src/jalview/analysis/AverageDistanceTree.java

   1 package jalview.analysis;
   2
   3 import jalview.api.analysis.ScoreModelI;
   4 import jalview.api.analysis.SimilarityParamsI;
   5 import jalview.datamodel.SequenceNode;
   6 import jalview.viewmodel.AlignmentViewport;
   7
   8 public class AverageDistanceTree extends TreeBuilder
   9 {
  10   /**
  11    * Constructor
  12    *
  13    * @param av
  14    * @param sm
  15    * @param scoreParameters
  16    */
  17   public AverageDistanceTree(AlignmentViewport av, ScoreModelI sm,
  18           SimilarityParamsI scoreParameters)
  19   {
  20     super(av, sm, scoreParameters);
  21   }
  22
  23   /**
  24    * Calculates and saves the distance between the combination of cluster(i) and
  25    * cluster(j) and all other clusters. An average of the distances from
  26    * cluster(i) and cluster(j) is calculated, weighted by the sizes of each
  27    * cluster.
  28    *
  29    * @param i
  30    * @param j
  31    */
  32   @Override
  33   protected void findClusterDistance(int i, int j)
  34   {
  35     int noi = clusters.elementAt(i).cardinality();
  36     int noj = clusters.elementAt(j).cardinality();
  37
  38     // New distances from cluster i to others
  39     double[] newdist = new double[noseqs];
  40
  41     for (int l = 0; l < noseqs; l++)
  42     {
  43       if ((l != i) && (l != j))
  44       {
  45         newdist[l] = ((distances.getValue(i, l) * noi) + (distances
  46                 .getValue(j, l) * noj)) / (noi + noj);
  47       }
  48       else
  49       {
  50         newdist[l] = 0;
  51       }
  52     }
  53
  54     for (int ii = 0; ii < noseqs; ii++)
  55     {
  56       distances.setValue(i, ii, newdist[ii]);
  57       distances.setValue(ii, i, newdist[ii]);
  58       System.out.println(String.format(
  59               "findClusterDistance(%d, %d) newdist to %d is %f", i, j, ii,
  60               newdist[ii]));
  61     }
  62   }
  63
  64   /**
  65    * Returns the minimum distance between two clusters, and also sets the
  66    * indices of the clusters in fields mini and minj
  67    *
  68    * @return DOCUMENT ME!
  69    */
  70   @Override
  71   protected double findMinDistance()
  72   {
  73     double min = Double.MAX_VALUE;
  74
  75     for (int i = 0; i < (noseqs - 1); i++)
  76     {
  77       for (int j = i + 1; j < noseqs; j++)
  78       {
  79         if (!done.get(i) && !done.get(j))
  80         {
  81           if (distances.getValue(i, j) < min)
  82           {
  83             mini = i;
  84             minj = j;
  85
  86             min = distances.getValue(i, j);
  87           }
  88         }
  89       }
  90     }
  91     System.out.println("findMinDistance found " + min + " at " + mini + ","
  92             + minj);
  93     return min;
  94   }
  95
  96   /**
  97    * DOCUMENT ME!
  98    *
  99    * @param tmpi
 100    *          DOCUMENT ME!
 101    * @param tmpj
 102    *          DOCUMENT ME!
 103    * @param dist
 104    *          DOCUMENT ME!
 105    */
 106   @Override
 107   protected void findNewDistances(SequenceNode tmpi, SequenceNode tmpj,
 108           double dist)
 109   {
 110     double ih = 0;
 111     double jh = 0;
 112
 113     SequenceNode sni = tmpi;
 114     SequenceNode snj = tmpj;
 115
 116     while (sni != null)
 117     {
 118       ih = ih + sni.dist;
 119       sni = (SequenceNode) sni.left();
 120     }
 121
 122     while (snj != null)
 123     {
 124       jh = jh + snj.dist;
 125       snj = (SequenceNode) snj.left();
 126     }
 127
 128     tmpi.dist = ((dist / 2) - ih);
 129     tmpj.dist = ((dist / 2) - jh);
 130     System.out.println("findNewDistances set tmpi to " + tmpi.dist
 131             + ", tmpj to " + tmpj.dist);
 132   }
 133
 134 }