@@ -172,6 +172,7 @@ function [ rand_score, purity, p_triads, missing_nodes_mapping, removed_nodes] = | |||
fprintf('testsalam%i', num_missing_nodes); | |||
[data, attData, missing_nodes_mapping] = RemoveRandomNodesWithImages( original_data, original_attData, totalAttNum, num_missing_nodes, missing_nodes_mapping, numImagesProfiles ); | |||
else | |||
%Sigal 13.10.13 - TODO - add option to pre selected missing node | |||
%Sigal - 23.1.14 - %%%%TODO - add option for images |
@@ -153,6 +153,7 @@ function [missing_nodes] = ChooseMissingNodes(num_nodes_to_remove, data, attData | |||
for i=1:num_nodes_to_remove | |||
valid_nodes = find(missing_nodes_all_neighbors~=1); | |||
<<<<<<< HEAD | |||
if(size(valid_nodes,2) < 1) | |||
fprintf('Full Graph') | |||
end | |||
@@ -160,6 +161,12 @@ function [missing_nodes] = ChooseMissingNodes(num_nodes_to_remove, data, attData | |||
inx = ceil(rand(1)*size(valid_nodes,2)); | |||
node = valid_nodes(inx); | |||
======= | |||
%inx = ceil(rand(1)*size(valid_nodes,2)); | |||
inx = size(data,2)-1; | |||
%node = valid_nodes(inx); | |||
node = size(data,2); | |||
>>>>>>> 3750fcfc8ca443a312af79261f66978da7181c08 | |||
%sigal - 23.1.14 - choose image profile | |||
profile = ceil(rand(1)*size(imagesProfiles,2)); | |||
newNode = [node;imagesProfiles(profile)]; |
@@ -82,8 +82,13 @@ ds_GridTrain = [45]; | |||
% fprintf('RunExpSrv8s:Invalid netSize %d.\n',netSize); | |||
% return; | |||
% end | |||
<<<<<<< HEAD | |||
ds_str = 'in/'; | |||
num_missing_nodes_arr = [2]; | |||
======= | |||
ds_str = 'graph_production/produced_graphs/'; | |||
num_missing_nodes_arr = [1]; | |||
>>>>>>> 3750fcfc8ca443a312af79261f66978da7181c08 | |||
rootDir = '../'; | |||
@@ -193,12 +198,38 @@ LogMsg(sprintf('%s Start RunExpSrv8s RunExperiment (random %d, addMissingAtt %.2 | |||
if(iter == 0) | |||
copyfile('../output/graphed_0.mat',file_name); | |||
end | |||
<<<<<<< HEAD | |||
LogMsg(sprintf('Results for file %s,iter %d at %s',file,iter,out_file)); | |||
%fprintf('Completed RunExperiment cycle - results at %s.\n',out_file); | |||
end | |||
catch | |||
fprintf('An Error Occured!!!!!') | |||
======= | |||
end | |||
% run algorithm (file load is done internaly) | |||
[rand_score,purity,p_triads,missing_nodes_mapping,removed_nodes] = MissingNodes_S8b(datasetDir, file, ... | |||
attributes, attUpperRange, attWeight, addMissingAtt, normFactorVec, affinities, num_missing_nodes_arr, attAffinityThreshold, ... | |||
imagesData, numImagesProfiles, imgMissProb, imgSimType, imgSimProbDiff, percentKnownPHsVec, dumpGED, dump_data_dir, iter); | |||
%[rand_score,purity,p_triads,missing_nodes_mapping,removed_nodes] = MissingNodes_Sparse(datasetDir, file, affinities, 1); | |||
% dump graph data for KronEM runs | |||
if dumpKronEM == 1 | |||
DumpDataset(datasetDir, file, iter, removed_nodes, dumpFilePath); | |||
end | |||
% save results | |||
out_file = sprintf('%sres_%s_%s.mat', results_dir, file, date_now); | |||
save(out_file); | |||
file_name = sprintf('%s%s','D:\Uni\sharif\Project\SAMI\Code\SAMI\output\mine\',file); | |||
if(iter == 1) | |||
copyfile('D:\Uni\sharif\Project\SAMI\Code\SAMI\output\graphed_1.mat',file_name); | |||
end | |||
LogMsg(sprintf('Results for file %s,iter %d at %s',file,iter,out_file)); | |||
%fprintf('Completed RunExperiment cycle - results at %s.\n',out_file); | |||
>>>>>>> 3750fcfc8ca443a312af79261f66978da7181c08 | |||
end | |||
% beep; |
@@ -1,30 +1,12 @@ | |||
The "src" folder is the source code of SAMI paper which has seen some minor changes | |||
The "MissingNodes_SrcCode2014" folder is the source code of SAMI paper which has seen some minor changes | |||
from the original received version. | |||
The "codes" folder is the folder containing the following files: | |||
1.adjlisttext_tonxgraph.py: gets an adj. list as input file and gives out the visualized | |||
graph | |||
2.mat_tonxgraph.py: gets a .mat file as input file and gives out the visualized graph | |||
3.mae.py: computes mae of two graphs given their .mat adj matrix file | |||
For using the source code you must pay attention to two files: "RunExpSrv8s" and | |||
"MissingNodes_S8b". The first one is the function which sets up the files and | |||
calls the main function i.e. "MissingNodes_S8b". | |||
**Running the project** | |||
For running the source code you must use a command like "RunExpSrv8s('0','0','1')" where first parameter shows start of iteration, | |||
second parameter shows end of iteration and last param is an arbitrary number. | |||
**Input** | |||
You must place all input files in a folder named "in" in root directory of project. | |||
For having your own dataset run on this code you should know the below variables: | |||
*RUNEXPSRV_8S.m | |||
1. num_missing_nodes_arr: number of randomly removed nodes on each iteration | |||
2. ds_*: array of node numbers of your input arr | |||
3. ds_str: dataset path as a string | |||
4. root_dir | |||
5. file_prefix: file name prefix of the input files | |||
*MISSINGNODES_S8B | |||
1. k: filename postfix for saving | |||
2. clusters_out: true and predicted graph saved as .mat file | |||
3. graphs_out: 4 graphs including {original, predicted, predicted permuted, | |||
original permuted} as .mat file | |||
*grid dataset is run on the src code as an example | |||
**Calcuating MAE** | |||
For calculating the MEA you must first run the project to get the output then run the python code named "calc_mae.py" |
@@ -0,0 +1,17 @@ | |||
import numpy as np | |||
import networkx as nx | |||
import matplotlib.pyplot as plt | |||
import scipy.io as sp | |||
import os | |||
path = 'output\mine' | |||
missing_node_count = 2 | |||
mae_list = list() | |||
for filename in os.listdir(path): | |||
adj_matrix_orig = sp.loadmat(path + '\\' + filename)['remapped_data'].A | |||
adj_matrix_p = sp.loadmat(path + '\\' + filename)['out_data'].A | |||
mae = np.sum(abs(adj_matrix_orig - adj_matrix_p)) | |||
mae = mae / (adj_matrix_p.shape[0] * 2 * missing_node_count) | |||
mae_list.append(mae) | |||
print(np.mean(mae_list)) |
@@ -0,0 +1 @@ | |||
7 9 |
@@ -0,0 +1,54 @@ | |||
0 1 | |||
0 2 | |||
0 3 | |||
0 4 | |||
0 5 | |||
0 7 | |||
1 0 | |||
1 2 | |||
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1 5 | |||
1 7 | |||
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2 1 | |||
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2 5 | |||
2 7 | |||
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2 10 | |||
2 11 | |||
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3 1 | |||
3 2 | |||
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3 7 | |||
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4 7 | |||
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@@ -0,0 +1,76 @@ | |||
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3 6 | |||
3 7 | |||
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4 1 | |||
4 2 | |||
4 3 | |||
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5 7 | |||
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6 1 | |||
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6 7 | |||
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7 6 | |||
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8 11 | |||
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9 8 | |||
9 10 | |||
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@@ -0,0 +1 @@ | |||
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@@ -0,0 +1,52 @@ | |||
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0 2 | |||
0 4 | |||
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2 6 | |||
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4 1 | |||
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@@ -0,0 +1,74 @@ | |||
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3 9 | |||
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3 11 | |||
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6 1 | |||
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8 11 | |||
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@@ -0,0 +1 @@ | |||
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@@ -0,0 +1,38 @@ | |||
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@@ -0,0 +1 @@ | |||
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