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@@ -1,8 +1,13 @@
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package ecoparasite.nettoyage;
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package ecoparasite.nettoyage;
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import ecoparasite.completion.Completion;
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import ecoparasite.poisson.Poisson;
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import ecoparasite.poisson.Poisson;
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import java.util.ArrayList;
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import java.util.Collections;
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import java.util.HashSet;
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import java.util.HashSet;
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import java.util.function.BiConsumer;
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import java.util.function.Function;
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/**
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/**
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* Class Définissant les méthodes statics de Nettoyage des données
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* Class Définissant les méthodes statics de Nettoyage des données
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@@ -16,16 +21,31 @@ public class Nettoyage {
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*/
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*/
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public static HashSet<Poisson> nettoiePoissonMean(HashSet<Poisson> tablePoisson){
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public static HashSet<Poisson> nettoiePoissonMean(HashSet<Poisson> tablePoisson){
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Double mean = mean(tablePoisson); //Moyenne
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Double mean = Completion.calculateMean(tablePoisson,Poisson::getInfestation); //Moyenne
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Double ecart = ecartType(tablePoisson); // Ecart Type
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Double z = 0.0;
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ArrayList<Double> infest = new ArrayList<>();
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for (Poisson p : tablePoisson) {
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if (p.getInfestation() != null){ //Test des valeurs null pour les Tests Unitaires. Je ne devrais pas en avoir.
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infest.add(p.getInfestation());
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}
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}
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Collections.sort(infest);
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int quartIndex = infest.size()/4;
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Double firstQuart = infest.get(quartIndex);
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Double thirdQuart = infest.get(quartIndex *3);
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Double IQR = thirdQuart - firstQuart;
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for (Poisson p : tablePoisson) {
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for (Poisson p : tablePoisson) {
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z = ( p.getInfestation() - mean ) / ecart;
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if ( z >= 2.5 ) {
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if (p.getInfestation() == null) {
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p.setInfestation(mean);
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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
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}
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else {
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if (p.getInfestation() < firstQuart - (IQR * 1.5) || p.getInfestation() > thirdQuart + (IQR * 1.5)) {
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p.setInfestation(mean);
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}
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}
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}
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}
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}
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@@ -33,48 +53,41 @@ public class Nettoyage {
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}
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}
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* Methode Privée permettant de calculer la moyenne
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* Permet de remplacer les valeurs inexistantes d'un paramètre d'un HashSet par la moyenne des autres valeurs (non nulles).
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* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données
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* Exemple d'utilisation : T = Poisson, V = Double, getValue = Poisson::getInfestation, setValue = Poisson::setInfestation.
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* @return Un Double correspondant à la moyenne
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* @param list La liste de données cobaye.
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* @param getValue La fonction (Getter) qui permet d'obtenir la valeur que l'on veut vérifier
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* @param setValue La fonction (Setter) qui permet de remplacer la valeur si null.
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* @return Le HashSet avec les valeurs remplacés.
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* @param <T> Le type de données cobaye. Exemple : Poisson, Population
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* @param <V> Le type de la donnée à vérifier, doit être un Wrapper Number. Exemple : Double.
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*/
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*/
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private static Double mean(HashSet<Poisson> tablePoisson){
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public static <T,V extends Number> HashSet<T> nettoieColumnsMoyenne(HashSet<T> list, Function<T,V> getValue, BiConsumer<T,V> setValue ){
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Double mean = 0.0;
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Double mean = Completion.calculateMean(list, getValue);
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for (Poisson p : tablePoisson){
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ArrayList<Double> array = new ArrayList<>();
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mean += p.getInfestation();
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for ( T item : list) {
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if (getValue.apply(item)!= null){ //Test des valeurs null pour les Tests Unitaires. Je ne devrais pas en avoir.
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array.add(getValue.apply(item));
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}
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}
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}
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return mean / tablePoisson.size();
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Collections.sort(array);
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}
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int quartIndex = array.size()/4;
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* Methode Privée permettant de calculer la variance
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Double firstQuart = array.get(quartIndex);
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* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données
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Double thirdQuart = array.get(quartIndex *3);
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* @return Un Double correspondant à la variance
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Double IQR = thirdQuart - firstQuart;
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*/
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private static Double variance(HashSet<Poisson> tablePoisson){
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Double vari = 0.0;
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for(T item : list){
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Double mean = mean(tablePoisson);
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if( getValue.apply(item) < firstQuart - (IQR * 1.5) || getValue.apply(item) > thirdQuart + (IQR * 1.5)){
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setValue.accept( item, (V) mean);
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for (Poisson p : tablePoisson) {
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}
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vari += Math.pow( (p.getInfestation() - mean), 2);
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}
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}
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return vari / tablePoisson.size();
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return list;
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}
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/**
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* Methode Privée permettant de calculer l'écart-type
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* @param tablePoisson Un Hashset de Poisson contenant nos données
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* @return Un Double correspondant à l'écart-type
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*/
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private static Double ecartType(HashSet<Poisson> tablePoisson){
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Double vari = variance(tablePoisson);
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return Math.sqrt(vari);
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}
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}
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@@ -6,6 +6,7 @@ import ecoparasite.input.InputFileException;
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import ecoparasite.input.RawData;
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import ecoparasite.input.RawData;
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import ecoparasite.input.RawDataOverflow;
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import ecoparasite.input.RawDataOverflow;
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import ecoparasite.poisson.Mackerel;
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import ecoparasite.poisson.Mackerel;
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import ecoparasite.poisson.MackerelSerra;
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import ecoparasite.poisson.Poisson;
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import ecoparasite.poisson.Poisson;
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import org.junit.jupiter.api.Test;
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import org.junit.jupiter.api.Test;
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@@ -16,9 +17,9 @@ class NettoyageTest {
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@org.junit.jupiter.api.Test
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@org.junit.jupiter.api.Test
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void nettoiePoissonMean() throws InputFileException, RawDataOverflow {
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void nettoiePoissonMean() throws InputFileException, RawDataOverflow {
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RawData test = InputFactory.readData("testNettoie.csv");
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RawData test = InputFactory.readData("test2.csv", ",");
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HashSet<Poisson> testp = Mackerel.parse(test);
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HashSet<Poisson> testp = MackerelSerra.parse(test);
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System.out.println(testp);
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System.out.println(testp);
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