C# GDI+ Projesi

Hedef:
-Form' a noktalar eklenmesini ve bu noktalar üzerinde silme ve yer değiştirme işlemleri yapılmasını sağlayan bir arayüz oluşturmak.
-Eklenen noktalar üzerinde K-Means ve Nearest Neighbor Algoritmalarının uygulanması.

Download .exe : www.bit.ly/GSiJSx

K-Means Algoritması

P -> Nokta Sayısı
C -> Cluster Sayısı
CP-> O kümeye ait nokta sayısı

if (olusturuldu == 1)
{
   do
   {
      for i = 0 -> P
      {
          for j = 0 -> C
         {
             distance = uzaklıkBul(point[i], cluster[j])
             if (distance < min)
             {
             min = distance;
             minIndex = j;
             }
        }
        noktaBoya(p[i], cluster.color)
        min = 1000;
        clusters[minIndex].Add(p[i]);
      }
      degismedi = 0;
      for i = 0 -> C
      {
         for j = 0 -> CP
         {
         koordinatEkle(p[j])
      }
      merkezeCiz(c[i]);
      if (konumEsit(cluster.eskiKonum, cluster.yeniKonum)
      {
          degismedi++;
      }
   }
} while (degismedi < C);
}

Öncelikle cluster noktaları oluşturuldu mu diye kontrol ediyoruz, oluşturulduysa tüm küme
başları yer değiştirmeyene kadar devam edecek olan do…while döngüsünü başlatıyoruz. Tüm cluster başları yer değiştirmemişse kümeler son halini almış diyoruz ve döngüden çıkıyoruz. Daha sonra tüm noktaların en yakın olduğu küme başlarını buluyoruz ve o noktayı o küme başının sahip olduğu renge boyuyoruz. Son olarak kümeye en yakın olarak bulduğumuz noktaların ağırlık merkezini buluyoruz ve o küme başını ağırlık merkezine alıyoruz. Noktaların küme başlarına olan uzaklıklarını tekrar hesaplıyoruz ve tüm küme başları son konumuna gelene kadar aynı işlemleri tekrarlıyoruz.


Nearest Neighbor Algoritması

Point p1 = pList[ilk];
double distance, min = 1000;
int minIndex = 0;
int[] dizi = new int[pList.Count];
dizi[ilk] = 1;
for j = 0 -> P
{
   for i = 0 -> P
   {
       if (i != ilk && dizi[i] != 1)
       {
       distance = uzaklıkBul(p[i], p[j]);
       if (distance < min)
       {
           min = distance;
           minIndex = i;
       }
    }
}
p1 = pList[minIndex];
dizi[minIndex] = 1;
min = 1000;
enYakınCiz(p[j],p[minIndex]);
}


Kullanıcıdan ilk nokta konumunu alıyoruz ve bu noktayı işaretliyoruz. Bu noktaya en yakın noktayı buluyoruz ve bulunan nokta ile arasına çizgi çekiyoruz. Yeni noktamız en son bulunan nokta oluyor ve bu noktanın ziyaret edildiğini göstermek için işaretliyoruz. Tüm noktalar işaretlenene kadar aynı işlemleri tekrarlıyoruz.

Yorumlar

  1. Unknown27 Mart 2014 22:46

    exe'nin kaynak kodlarını paylaşma şansın yok mu acaba ? :)

    YanıtlaSil

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

String Matching - Boyer-Moore Algorithm

Resim
Boyer-Moore Algorithm Bu algoritma Horspool algoritmasının geliştirilmiş halidir. Karşılaştırma yaptığımız pattern’in son karakterinin eşleştirilmesi başarısız olursa Horspool algoritmasındaki işlemin aynısı gerçekleştirilir. Fakat herhangi bir sayıda eşleşme olduktan sonra eşleşme başarısız olursa Horspool algoritmasından farklı davranır. Burada iki tablo ortaya çıkmaktadır. Horspool’dan gelen bad symbol shift ve farklı olarak gelen good-suffix shift. Boyer-Moore algoritması bu iki tabloyu değerlendirir ve bu tablolarda karşılık gelen değerlerden maksimum kaydırmayı sağlayacak olan durumu seçer. Bu seçim sayesinde Horspool algoritmasına göre daha büyük bir kayma sağlama şansı doğar. Bu algoritmalar farklı karmaşıklıklara, çalışma zamanına ve alan kullanımına sahiptir. Bu nedenle bu algoritmalar belirli durumlarda diğerlerine göre daha etkin olabilmektedir. String eşleştirme algoritmaları günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Internet ve masaüstü uygulamala
Devamı

String Matching - Brute Force

Resim
Brute Force String eşleştirme günümüzde sıkça kullanılan bir uygulamadır, neredeyse tüm yazılım ortamlarında arama, karşılaştırma vb. sistemler bulunmaktadır. Bu sistemler aradığımız şeyi bulmamızı kolaylaştırmakta ve bu sayede daha hızlı çalışabilmemizi sağlamaktadır. Örneğin bir e-kitapta özel bir konu arıyor olalım. Küçük bir yazında bu işlem çok zor olmasa da boyut arttıkça ilgilendiğimiz konuyu bulmak çile haline gelmektedir. Burada devreye string eşleştirme algoritmaları devreye girer. Bu algoritmalar sayesinde ilgilendiğimiz konu ile ilgili keyword’leri kullanarak yazın içinde arama yapabilir ve o konuya hızlı bir şekilde ulaşabiliriz. Burada 2 değişken söz konusudur; pattern ve text. Text içinde pattern’in aranacağı pattern’e eşit ya da daha büyük boyutta olan değişkendir, pattern ise text’in içinde bulmak istediğimiz string dizisidir. Bu eşleştirme işlemlerini yapabilmek için çeşitli farklılıklara sahip algoritmalar bulunmaktadır. Bunlardan en basit olan algoritma Brute Fo
Devamı

String Matching - Horspool's Algorithm

Resim
Horspool’s Algorithm Bu konuda brute force string matching algoritmasına alternatif olarak kullanabilecek daha etkin bir algoritma olan Horspool Algoritması açıklanmaktadır. Brute-Force’a benzer şekilde pattern’in son harfinden başlanarak soldan sağa doğru pattern ve text’te karşılıklı denk gelen harfler karşılaştırılır. Eğer pattern’deki tüm karakterlerin eşleşmesi sağlanırsa substring bulunmuş demektir. Bu durumda arama durdurulabilir veya başka eşleşme var mı diye aramaya devam edilebilir. Eşleşme olmazsa pattern’i sağa kaydırmamız gerekir. Bu durumda herhangi bir eşleşmeyi kaçırma olasılığını riske atmadan yapabileceğimiz en büyük olası kaydırmayı yapmak isteriz. Horspool algoritması burada pattern’in son karakterine karşılık gelen (c) karakterine bakarak kaydırma yapar. Burada dört olasılık söz konusudur. Bu durumlardan ilerideki sayfalarda bahsedilecek. BARBER pattern’ini bir text’te aradığımızı düşünelim. Pa
Devamı