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@@ -1,8 +1,13 @@
package ecoparasite.nettoyage; package ecoparasite.nettoyage;
import ecoparasite.completion.Completion;
import ecoparasite.poisson.Poisson; import ecoparasite.poisson.Poisson;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet; import java.util.HashSet;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.Function;
/** /**
* Class Définissant les méthodes statics de Nettoyage des données * Class Définissant les méthodes statics de Nettoyage des données
@@ -16,65 +21,73 @@ public class Nettoyage {
*/ */
public static HashSet<Poisson> nettoiePoissonMean(HashSet<Poisson> tablePoisson){ public static HashSet<Poisson> nettoiePoissonMean(HashSet<Poisson> tablePoisson){
Double mean = mean(tablePoisson); //Moyenne Double mean = Completion.calculateMean(tablePoisson,Poisson::getInfestation); //Moyenne
Double ecart = ecartType(tablePoisson); // Ecart Type
Double z = 0.0; ArrayList<Double> infest = new ArrayList<>();
for (Poisson p : tablePoisson) {
if (p.getInfestation() != null){ //Test des valeurs null pour les Tests Unitaires. Je ne devrais pas en avoir.
infest.add(p.getInfestation());
}
}
Collections.sort(infest);
int quartIndex = infest.size()/4;
Double firstQuart = infest.get(quartIndex);
Double thirdQuart = infest.get(quartIndex *3);
Double IQR = thirdQuart - firstQuart;
for (Poisson p : tablePoisson) { for (Poisson p : tablePoisson) {
z = ( p.getInfestation() - mean ) / ecart;
if ( z >= 2.5 ) { if (p.getInfestation() == null) {
p.setInfestation(mean); //Fonction codé en dur pour éviter des problèmes dans les Tests Unitaires : Completion devrais etre fait et valeur null ne devrait pas exister
}
else {
if (p.getInfestation() < firstQuart - (IQR * 1.5) || p.getInfestation() > thirdQuart + (IQR * 1.5)) {
p.setInfestation(mean); p.setInfestation(mean);
} }
} }
}
return tablePoisson; return tablePoisson;
} }
/** /**
* Methode Privée permettant de calculer la moyenne * Permet de remplacer les valeurs inexistantes d'un paramètre d'un HashSet par la moyenne des autres valeurs (non nulles).
* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données * Exemple d'utilisation : T = Poisson, V = Double, getValue = Poisson::getInfestation, setValue = Poisson::setInfestation.
* @return Un Double correspondant à la moyenne *
* @param list La liste de données cobaye.
* @param getValue La fonction (Getter) qui permet d'obtenir la valeur que l'on veut vérifier
* @param setValue La fonction (Setter) qui permet de remplacer la valeur si null.
* @return Le HashSet avec les valeurs remplacés.
* @param <T> Le type de données cobaye. Exemple : Poisson, Population
* @param <V> Le type de la donnée à vérifier, doit être un Wrapper Number. Exemple : Double.
*/ */
private static Double mean(HashSet<Poisson> tablePoisson){ public static <T,V extends Number> HashSet<T> nettoieColumnsMoyenne(HashSet<T> list, Function<T,V> getValue, BiConsumer<T,V> setValue ){
Double mean = 0.0; Double mean = Completion.calculateMean(list, getValue);
for (Poisson p : tablePoisson){ ArrayList<Double> array = new ArrayList<>();
mean += p.getInfestation(); for ( T item : list) {
if (getValue.apply(item)!= null){ //Test des valeurs null pour les Tests Unitaires. Je ne devrais pas en avoir.
array.add(getValue.apply(item));
}
} }
return mean / tablePoisson.size(); Collections.sort(array);
int quartIndex = array.size()/4;
Double firstQuart = array.get(quartIndex);
Double thirdQuart = array.get(quartIndex *3);
Double IQR = thirdQuart - firstQuart;
for(T item : list){
if( getValue.apply(item) < firstQuart - (IQR * 1.5) || getValue.apply(item) > thirdQuart + (IQR * 1.5)){
setValue.accept( item, (V) mean);
}
} }
/** return list;
* Methode Privée permettant de calculer la variance
* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données
* @return Un Double correspondant à la variance
*/
private static Double variance(HashSet<Poisson> tablePoisson){
Double vari = 0.0;
Double mean = mean(tablePoisson);
for (Poisson p : tablePoisson) {
vari += Math.pow( (p.getInfestation() - mean), 2);
}
return vari / tablePoisson.size();
}
/**
* Methode Privée permettant de calculer l'écart-type
* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données
* @return Un Double correspondant à l'écart-type
*/
private static Double ecartType(HashSet<Poisson> tablePoisson){
Double vari = variance(tablePoisson);
return Math.sqrt(vari);
} }

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@@ -6,6 +6,7 @@ import ecoparasite.input.InputFileException;
import ecoparasite.input.RawData; import ecoparasite.input.RawData;
import ecoparasite.input.RawDataOverflow; import ecoparasite.input.RawDataOverflow;
import ecoparasite.poisson.Mackerel; import ecoparasite.poisson.Mackerel;
import ecoparasite.poisson.MackerelSerra;
import ecoparasite.poisson.Poisson; import ecoparasite.poisson.Poisson;
import org.junit.jupiter.api.Test; import org.junit.jupiter.api.Test;
@@ -16,9 +17,9 @@ class NettoyageTest {
@org.junit.jupiter.api.Test @org.junit.jupiter.api.Test
void nettoiePoissonMean() throws InputFileException, RawDataOverflow { void nettoiePoissonMean() throws InputFileException, RawDataOverflow {
RawData test = InputFactory.readData("testNettoie.csv"); RawData test = InputFactory.readData("test2.csv", ",");
HashSet<Poisson> testp = Mackerel.parse(test); HashSet<Poisson> testp = MackerelSerra.parse(test);
System.out.println(testp); System.out.println(testp);