fprintf('testsalam%i', num_missing_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 ); | [data, attData, missing_nodes_mapping] = RemoveRandomNodesWithImages( original_data, original_attData, totalAttNum, num_missing_nodes, missing_nodes_mapping, numImagesProfiles ); | ||||
else | else | ||||
%Sigal 13.10.13 - TODO - add option to pre selected missing node | %Sigal 13.10.13 - TODO - add option to pre selected missing node | ||||
%Sigal - 23.1.14 - %%%%TODO - add option for images | %Sigal - 23.1.14 - %%%%TODO - add option for images |
for i=1:num_nodes_to_remove | for i=1:num_nodes_to_remove | ||||
valid_nodes = find(missing_nodes_all_neighbors~=1); | valid_nodes = find(missing_nodes_all_neighbors~=1); | ||||
<<<<<<< HEAD | |||||
if(size(valid_nodes,2) < 1) | if(size(valid_nodes,2) < 1) | ||||
fprintf('Full Graph') | fprintf('Full Graph') | ||||
end | end | ||||
inx = ceil(rand(1)*size(valid_nodes,2)); | inx = ceil(rand(1)*size(valid_nodes,2)); | ||||
node = valid_nodes(inx); | 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 | %sigal - 23.1.14 - choose image profile | ||||
profile = ceil(rand(1)*size(imagesProfiles,2)); | profile = ceil(rand(1)*size(imagesProfiles,2)); | ||||
newNode = [node;imagesProfiles(profile)]; | newNode = [node;imagesProfiles(profile)]; |
% fprintf('RunExpSrv8s:Invalid netSize %d.\n',netSize); | % fprintf('RunExpSrv8s:Invalid netSize %d.\n',netSize); | ||||
% return; | % return; | ||||
% end | % end | ||||
<<<<<<< HEAD | |||||
ds_str = 'in/'; | ds_str = 'in/'; | ||||
num_missing_nodes_arr = [2]; | num_missing_nodes_arr = [2]; | ||||
======= | |||||
ds_str = 'graph_production/produced_graphs/'; | |||||
num_missing_nodes_arr = [1]; | |||||
>>>>>>> 3750fcfc8ca443a312af79261f66978da7181c08 | |||||
rootDir = '../'; | rootDir = '../'; | ||||
if(iter == 0) | if(iter == 0) | ||||
copyfile('../output/graphed_0.mat',file_name); | copyfile('../output/graphed_0.mat',file_name); | ||||
end | end | ||||
<<<<<<< HEAD | |||||
LogMsg(sprintf('Results for file %s,iter %d at %s',file,iter,out_file)); | LogMsg(sprintf('Results for file %s,iter %d at %s',file,iter,out_file)); | ||||
%fprintf('Completed RunExperiment cycle - results at %s.\n',out_file); | %fprintf('Completed RunExperiment cycle - results at %s.\n',out_file); | ||||
end | end | ||||
catch | catch | ||||
fprintf('An Error Occured!!!!!') | 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 | end | ||||
% beep; | % beep; |
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. | 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" |
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)) |
7 9 |
0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 3 | |||||
0 4 | |||||
0 5 | |||||
0 7 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
1 3 | |||||
1 4 | |||||
1 5 | |||||
1 7 | |||||
2 0 | |||||
2 1 | |||||
2 3 | |||||
2 4 | |||||
2 5 | |||||
2 7 | |||||
2 9 | |||||
2 10 | |||||
2 11 | |||||
3 0 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
3 4 | |||||
3 5 | |||||
3 7 | |||||
4 0 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 3 | |||||
4 5 | |||||
4 7 | |||||
5 0 | |||||
5 1 | |||||
5 2 | |||||
5 3 | |||||
5 4 | |||||
5 7 | |||||
7 0 | |||||
7 1 | |||||
7 2 | |||||
7 3 | |||||
7 4 | |||||
7 5 | |||||
9 2 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 2 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 2 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 3 | |||||
0 4 | |||||
0 5 | |||||
0 6 | |||||
0 7 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
1 3 | |||||
1 4 | |||||
1 5 | |||||
1 6 | |||||
1 7 | |||||
2 0 | |||||
2 1 | |||||
2 3 | |||||
2 4 | |||||
2 5 | |||||
2 6 | |||||
2 7 | |||||
2 8 | |||||
2 9 | |||||
2 10 | |||||
2 11 | |||||
3 0 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
3 4 | |||||
3 5 | |||||
3 6 | |||||
3 7 | |||||
4 0 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 3 | |||||
4 5 | |||||
4 6 | |||||
4 7 | |||||
5 0 | |||||
5 1 | |||||
5 2 | |||||
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5 4 | |||||
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5 7 | |||||
6 0 | |||||
6 1 | |||||
6 2 | |||||
6 3 | |||||
6 4 | |||||
6 5 | |||||
6 7 | |||||
7 0 | |||||
7 1 | |||||
7 2 | |||||
7 3 | |||||
7 4 | |||||
7 5 | |||||
7 6 | |||||
8 2 | |||||
8 9 | |||||
8 10 | |||||
8 11 | |||||
9 2 | |||||
9 8 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 2 | |||||
10 8 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 2 | |||||
11 8 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
8 4 |
0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 4 | |||||
0 5 | |||||
0 6 | |||||
0 8 | |||||
0 9 | |||||
0 10 | |||||
0 11 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
1 4 | |||||
1 6 | |||||
2 0 | |||||
2 1 | |||||
2 4 | |||||
2 5 | |||||
2 6 | |||||
4 0 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 6 | |||||
5 0 | |||||
5 2 | |||||
5 8 | |||||
5 9 | |||||
5 10 | |||||
5 11 | |||||
6 0 | |||||
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6 2 | |||||
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8 0 | |||||
8 5 | |||||
8 9 | |||||
8 10 | |||||
8 11 | |||||
9 0 | |||||
9 5 | |||||
9 8 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 0 | |||||
10 5 | |||||
10 8 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 0 | |||||
11 5 | |||||
11 8 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 3 | |||||
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0 6 | |||||
0 7 | |||||
0 8 | |||||
0 9 | |||||
0 10 | |||||
0 11 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
1 4 | |||||
1 6 | |||||
1 7 | |||||
2 0 | |||||
2 1 | |||||
2 4 | |||||
2 5 | |||||
2 6 | |||||
2 7 | |||||
3 0 | |||||
3 5 | |||||
3 8 | |||||
3 9 | |||||
3 10 | |||||
3 11 | |||||
4 0 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 6 | |||||
4 7 | |||||
5 0 | |||||
5 2 | |||||
5 3 | |||||
5 8 | |||||
5 9 | |||||
5 10 | |||||
5 11 | |||||
6 0 | |||||
6 1 | |||||
6 2 | |||||
6 4 | |||||
6 7 | |||||
7 0 | |||||
7 1 | |||||
7 2 | |||||
7 4 | |||||
7 6 | |||||
8 0 | |||||
8 3 | |||||
8 5 | |||||
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8 10 | |||||
8 11 | |||||
9 0 | |||||
9 3 | |||||
9 5 | |||||
9 8 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 0 | |||||
10 3 | |||||
10 5 | |||||
10 8 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 0 | |||||
11 3 | |||||
11 5 | |||||
11 8 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
6 1 |
1 2 | |||||
1 3 | |||||
1 4 | |||||
1 6 | |||||
1 7 | |||||
1 8 | |||||
1 9 | |||||
1 10 | |||||
1 11 | |||||
2 1 | |||||
2 3 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
4 1 | |||||
4 7 | |||||
4 9 | |||||
4 11 | |||||
6 1 | |||||
6 8 | |||||
6 10 | |||||
7 1 | |||||
7 4 | |||||
7 9 | |||||
7 11 | |||||
8 1 | |||||
8 6 | |||||
8 10 | |||||
9 1 | |||||
9 4 | |||||
9 7 | |||||
9 11 | |||||
10 1 | |||||
10 6 | |||||
10 8 | |||||
11 1 | |||||
11 4 | |||||
11 7 | |||||
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0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 3 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
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1 5 | |||||
1 6 | |||||
1 7 | |||||
1 8 | |||||
1 9 | |||||
1 10 | |||||
1 11 | |||||
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2 3 | |||||
3 0 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
4 1 | |||||
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4 9 | |||||
4 11 | |||||
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5 6 | |||||
5 8 | |||||
5 10 | |||||
6 1 | |||||
6 5 | |||||
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6 10 | |||||
7 1 | |||||
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7 9 | |||||
7 11 | |||||
8 1 | |||||
8 5 | |||||
8 6 | |||||
8 10 | |||||
9 1 | |||||
9 4 | |||||
9 7 | |||||
9 11 | |||||
10 1 | |||||
10 5 | |||||
10 6 | |||||
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11 4 | |||||
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11 9 |
6 1 |
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1 8 | |||||
1 9 | |||||
1 10 | |||||
1 11 | |||||
2 1 | |||||
2 3 | |||||
2 4 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
3 4 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 3 | |||||
6 1 | |||||
6 7 | |||||
6 8 | |||||
7 1 | |||||
7 6 | |||||
7 8 | |||||
8 1 | |||||
8 6 | |||||
8 7 | |||||
9 1 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 1 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 1 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
0 1 | |||||
0 2 | |||||
0 3 | |||||
0 4 | |||||
1 0 | |||||
1 2 | |||||
1 3 | |||||
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1 5 | |||||
1 6 | |||||
1 7 | |||||
1 8 | |||||
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1 10 | |||||
1 11 | |||||
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2 4 | |||||
3 0 | |||||
3 1 | |||||
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4 1 | |||||
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4 3 | |||||
5 1 | |||||
5 6 | |||||
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5 8 | |||||
6 1 | |||||
6 5 | |||||
6 7 | |||||
6 8 | |||||
7 1 | |||||
7 5 | |||||
7 6 | |||||
7 8 | |||||
8 1 | |||||
8 5 | |||||
8 6 | |||||
8 7 | |||||
9 1 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 1 | |||||
10 9 | |||||
10 11 | |||||
11 1 | |||||
11 9 | |||||
11 10 |
7 1 |
1 2 | |||||
1 3 | |||||
1 4 | |||||
2 1 | |||||
2 3 | |||||
2 4 | |||||
3 1 | |||||
3 2 | |||||
3 4 | |||||
3 5 | |||||
3 7 | |||||
3 8 | |||||
3 9 | |||||
3 10 | |||||
3 11 | |||||
4 1 | |||||
4 2 | |||||
4 3 | |||||
5 3 | |||||
5 7 | |||||
5 8 | |||||
5 9 | |||||
5 10 | |||||
5 11 | |||||
7 3 | |||||
7 5 | |||||
7 8 | |||||
7 9 | |||||
7 10 | |||||
7 11 | |||||
8 3 | |||||
8 5 | |||||
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8 9 | |||||
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8 11 | |||||
9 3 | |||||
9 5 | |||||
9 7 | |||||
9 8 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
10 3 | |||||
10 5 | |||||
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10 9 | |||||
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11 10 |
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3 1 | |||||
3 2 | |||||
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3 6 | |||||
3 7 | |||||
3 8 | |||||
3 9 | |||||
3 10 | |||||
3 11 | |||||
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5 3 | |||||
5 6 | |||||
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5 8 | |||||
5 9 | |||||
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5 11 | |||||
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6 7 | |||||
6 8 | |||||
6 9 | |||||
6 10 | |||||
6 11 | |||||
7 3 | |||||
7 5 | |||||
7 6 | |||||
7 8 | |||||
7 9 | |||||
7 10 | |||||
7 11 | |||||
8 3 | |||||
8 5 | |||||
8 6 | |||||
8 7 | |||||
8 9 | |||||
8 10 | |||||
8 11 | |||||
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9 5 | |||||
9 6 | |||||
9 7 | |||||
9 8 | |||||
9 10 | |||||
9 11 | |||||
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3 5 | |||||
3 7 | |||||
3 10 | |||||
4 0 | |||||
4 3 | |||||
4 5 | |||||
4 7 | |||||
4 10 | |||||
5 0 | |||||
5 3 | |||||
5 4 | |||||
5 7 | |||||
5 10 | |||||
6 0 | |||||
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7 11 | |||||
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8 6 | |||||
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8 11 | |||||
9 0 | |||||
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9 11 | |||||
10 0 | |||||
10 3 | |||||
10 4 | |||||
10 5 | |||||
10 7 | |||||
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