updated to jalview 2.1 and begun ArchiveClient/VamsasClient/VamsasStore updates.
[jalview.git] / src / jalview / analysis / PCA.java
index 3948695..4c96f69 100755 (executable)
-/*\r
-* Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer\r
-* Copyright (C) 2005 AM Waterhouse, J Procter, G Barton, M Clamp, S Searle\r
-*\r
-* This program is free software; you can redistribute it and/or\r
-* modify it under the terms of the GNU General Public License\r
-* as published by the Free Software Foundation; either version 2\r
-* of the License, or (at your option) any later version.\r
-*\r
-* This program is distributed in the hope that it will be useful,\r
-* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\r
-* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\r
-* GNU General Public License for more details.\r
-*\r
-* You should have received a copy of the GNU General Public License\r
-* along with this program; if not, write to the Free Software\r
-* Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA\r
-*/\r
-\r
-package jalview.analysis;\r
-\r
-import jalview.math.*;\r
-import jalview.datamodel.*;\r
-import jalview.util.*;\r
-\r
-import java.awt.*;\r
-import java.io.*;\r
-\r
-public class PCA implements Runnable {\r
-  Matrix m;\r
-  Matrix symm;\r
-  Matrix m2;\r
-\r
-  double[] eigenvalue;\r
-  Matrix eigenvector;\r
-\r
-  public PCA(Matrix m) {\r
-    this.m = m;\r
-  }\r
-\r
-  public PCA(SequenceI[] s) {\r
-    Runtime rt = Runtime.getRuntime();\r
-\r
-    BinarySequence[] bs = new BinarySequence[s.length];\r
-    int ii = 0;\r
-    while (ii < s.length && s[ii] != null) {\r
-\r
-      bs[ii] = new BinarySequence(s[ii]);\r
-      bs[ii].encode();\r
-      ii++;\r
-    }\r
-\r
-    BinarySequence[] bs2 = new BinarySequence[s.length];\r
-    ii = 0;\r
-    while (ii < s.length && s[ii] != null) {\r
-\r
-      bs2[ii] = new BinarySequence(s[ii]);\r
-      bs2[ii].blosumEncode();\r
-      ii++;\r
-    }\r
-\r
-\r
-    //System.out.println("Created binary encoding");\r
-    //printMemory(rt);\r
-\r
-    int count=0;\r
-    while (count < bs.length && bs[count] != null) {\r
-      count++;\r
-    }\r
-    double[][] seqmat = new double[count][bs[0].getDBinary().length];\r
-    double[][] seqmat2 = new double[count][bs2[0].getDBinary().length];\r
-    int i=0;\r
-    while (i < count) {\r
-      seqmat[i] = bs[i].getDBinary();\r
-      seqmat2[i] = bs2[i].getDBinary();\r
-      i++;\r
-    }\r
-    //System.out.println("Created array");\r
-    //printMemory(rt);\r
-    //    System.out.println(" --- Original matrix ---- ");\r
-    m = new Matrix(seqmat,count,bs[0].getDBinary().length);\r
-    m2 = new Matrix(seqmat2,count,bs2[0].getDBinary().length);\r
-\r
-    //System.out.println("Created matrix");\r
-    printMemory(rt);\r
-  }\r
-\r
-  public static void printMemory(Runtime rt) {\r
-    System.out.println("PCA:Free memory = " + rt.freeMemory());\r
-  }\r
-\r
-  public Matrix getM() {\r
-    return m;\r
-  }\r
-\r
-  public double[] getEigenvector(int i) {\r
-    return eigenvector.getColumn(i);\r
-  }\r
-\r
-  public double getEigenvalue(int i) {\r
-    return eigenvector.d[i];\r
-  }\r
-  public float[][] getComponents(int l, int n, int mm) {\r
-    return getComponents(l,n,mm,1);\r
-  }\r
-  public float[][] getComponents(int l, int n, int mm, float factor) {\r
-    float[][] out = new float[m.rows][3];\r
-\r
-    for (int i = 0; i < m.rows;i++) {\r
-      out[i][0] = (float)component(i,l)*factor;\r
-      out[i][1] = (float)component(i,n)*factor;\r
-      out[i][2] = (float)component(i,mm)*factor;\r
-    }\r
-    return out;\r
-  }\r
-\r
-  public double[] component(int n) {\r
-    // n = index of eigenvector\r
-    double[] out = new double[m.rows];\r
-\r
-    for (int i=0; i < m.rows; i++) {\r
-      out[i] = component(i,n);\r
-    }\r
-    return out;\r
-  }\r
-  public double component(int row, int n) {\r
-    double out = 0.0;\r
-\r
-    for (int i = 0; i < symm.cols; i++) {\r
-      out += symm.value[row][i] * eigenvector.value[i][n];\r
-    }\r
-    return out/eigenvector.d[n];\r
-  }\r
-\r
-  public void checkEigenvector(int n,PrintStream ps) {\r
-    ps.println(" --- Eigenvector " + n  + " --- ");\r
-\r
-    double[] eigenv = eigenvector.getColumn(n);\r
-\r
-    for (int i=0; i < eigenv.length;i++) {\r
-      Format.print(ps,"%15.4f",eigenv[i]);\r
-    }\r
-\r
-    System.out.println();\r
-\r
-    double[] neigenv = symm.vectorPostMultiply(eigenv);\r
-    System.out.println(" --- symmat * eigenv / lambda --- ");\r
-    if (eigenvector.d[n] > 1e-4) {\r
-      for (int i=0; i < neigenv.length;i++) {\r
-        Format.print(System.out,"%15.4f",neigenv[i]/eigenvector.d[n]);\r
-      }\r
-    }\r
-    System.out.println();\r
-  }\r
-\r
-  public void run() {\r
-    Matrix mt = m.transpose();\r
-    //    System.out.println(" --- OrigT * Orig ---- ");\r
-    eigenvector = mt.preMultiply(m2);\r
-    //  eigenvector.print(System.out);\r
-    symm = eigenvector.copy();\r
-\r
-    //TextArea ta = new TextArea(25,72);\r
-    //TextAreaPrintStream taps = new TextAreaPrintStream(System.out,ta);\r
-    //Frame f = new Frame("PCA output");\r
-    //f.resize(500,500);\r
-    //f.setLayout(new BorderLayout());\r
-    //f.add("Center",ta);\r
-    //f.show();\r
-    //symm.print(taps);\r
-    long tstart = System.currentTimeMillis();\r
-    eigenvector.tred();\r
-    long tend = System.currentTimeMillis();\r
-    //taps.println("Time take for tred = " + (tend-tstart) + "ms");\r
-    //taps.println(" ---Tridiag transform matrix ---");\r
-\r
-    //taps.println(" --- D vector ---");\r
-    //eigenvector.printD(taps);\r
-    //taps.println();\r
-    //taps.println(" --- E vector ---");\r
-    //    eigenvector.printE(taps);\r
-    //taps.println();\r
-\r
-    // Now produce the diagonalization matrix\r
-    tstart = System.currentTimeMillis();\r
-    eigenvector.tqli();\r
-    tend = System.currentTimeMillis();\r
-    //System.out.println("Time take for tqli = " + (tend-tstart) + " ms");\r
-\r
-    //System.out.println(" --- New diagonalization matrix ---");\r
-\r
-    //System.out.println(" --- Eigenvalues ---");\r
-    //eigenvector.printD(taps);\r
-\r
-    //System.out.println();\r
-\r
-    // for (int i=0; i < eigenvector.cols; i++) {\r
-    // checkEigenvector(i,taps);\r
-    // taps.println();\r
-    // }\r
-\r
-    //  taps.println();\r
-    //  taps.println("Transformed sequences = ");\r
-    // Matrix trans =  m.preMultiply(eigenvector);\r
-    //  trans.print(System.out);\r
-  }\r
-\r
-}\r
+/*
+* Jalview - A Sequence Alignment Editor and Viewer
+* Copyright (C) 2006 AM Waterhouse, J Procter, G Barton, M Clamp, S Searle
+*
+* This program is free software; you can redistribute it and/or
+* modify it under the terms of the GNU General Public License
+* as published by the Free Software Foundation; either version 2
+* of the License, or (at your option) any later version.
+*
+* This program is distributed in the hope that it will be useful,
+* but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+* MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
+* GNU General Public License for more details.
+*
+* You should have received a copy of the GNU General Public License
+* along with this program; if not, write to the Free Software
+* Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301, USA
+*/
+package jalview.analysis;
+
+import jalview.datamodel.*;
+
+import jalview.math.*;
+
+import java.io.*;
+
+/**
+ * Performs Principal Component Analysis on given sequences
+ *
+ * @author $author$
+ * @version $Revision$
+ */
+public class PCA implements Runnable
+{
+    Matrix m;
+    Matrix symm;
+    Matrix m2;
+    double[] eigenvalue;
+    Matrix eigenvector;
+    StringBuffer details = new StringBuffer();
+
+
+    /**
+     * Creates a new PCA object.
+     *
+     * @param s Set of sequences to perform PCA on
+     */
+    public PCA(String[] s)
+    {
+
+        BinarySequence[] bs = new BinarySequence[s.length];
+        int ii = 0;
+
+        while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))
+        {
+            bs[ii] = new BinarySequence(s[ii]);
+            bs[ii].encode();
+            ii++;
+        }
+
+        BinarySequence[] bs2 = new BinarySequence[s.length];
+        ii = 0;
+
+        while ((ii < s.length) && (s[ii] != null))
+        {
+            bs2[ii] = new BinarySequence(s[ii]);
+            bs2[ii].blosumEncode();
+            ii++;
+        }
+
+        //System.out.println("Created binary encoding");
+        //printMemory(rt);
+        int count = 0;
+
+        while ((count < bs.length) && (bs[count] != null))
+        {
+            count++;
+        }
+
+        double[][] seqmat = new double[count][bs[0].getDBinary().length];
+        double[][] seqmat2 = new double[count][bs2[0].getDBinary().length];
+        int i = 0;
+
+        while (i < count)
+        {
+            seqmat[i] = bs[i].getDBinary();
+            seqmat2[i] = bs2[i].getDBinary();
+            i++;
+        }
+
+        //System.out.println("Created array");
+        //printMemory(rt);
+        //    System.out.println(" --- Original matrix ---- ");
+        m = new Matrix(seqmat, count, bs[0].getDBinary().length);
+        m2 = new Matrix(seqmat2, count, bs2[0].getDBinary().length);
+
+      }
+
+      /**
+       * Returns the matrix used in PCA calculation
+       *
+       * @return java.math.Matrix object
+       */
+
+      public Matrix getM()
+      {
+        return m;
+      }
+
+    /**
+     * Returns Eigenvalue
+     *
+     * @param i Index of diagonal within matrix
+     *
+     * @return Returns value of diagonal from matrix
+     */
+    public double getEigenvalue(int i)
+    {
+        return eigenvector.d[i];
+    }
+
+     /**
+     * DOCUMENT ME!
+     *
+     * @param l DOCUMENT ME!
+     * @param n DOCUMENT ME!
+     * @param mm DOCUMENT ME!
+     * @param factor DOCUMENT ME!
+     *
+     * @return DOCUMENT ME!
+     */
+    public float[][] getComponents(int l, int n, int mm, float factor)
+    {
+        float[][] out = new float[m.rows][3];
+
+        for (int i = 0; i < m.rows; i++)
+        {
+            out[i][0] = (float) component(i, l) * factor;
+            out[i][1] = (float) component(i, n) * factor;
+            out[i][2] = (float) component(i, mm) * factor;
+        }
+
+        return out;
+    }
+
+    /**
+     * DOCUMENT ME!
+     *
+     * @param n DOCUMENT ME!
+     *
+     * @return DOCUMENT ME!
+     */
+    public double[] component(int n)
+    {
+        // n = index of eigenvector
+        double[] out = new double[m.rows];
+
+        for (int i = 0; i < m.rows; i++)
+        {
+            out[i] = component(i, n);
+        }
+
+        return out;
+    }
+
+    /**
+     * DOCUMENT ME!
+     *
+     * @param row DOCUMENT ME!
+     * @param n DOCUMENT ME!
+     *
+     * @return DOCUMENT ME!
+     */
+    double component(int row, int n)
+    {
+        double out = 0.0;
+
+        for (int i = 0; i < symm.cols; i++)
+        {
+            out += (symm.value[row][i] * eigenvector.value[i][n]);
+        }
+
+        return out / eigenvector.d[n];
+    }
+
+    public String getDetails()
+    {
+      return details.toString();
+    }
+
+
+    /**
+     * DOCUMENT ME!
+     */
+    public void run()
+    {
+        Matrix mt = m.transpose();
+
+        details.append(" --- OrigT * Orig ---- \n");
+        eigenvector = mt.preMultiply(m2);
+
+        PrintStream  ps = new PrintStream(System.out)
+           {
+              public void print(String x) {
+                   details.append(x);
+               }
+               public void println()
+               {
+                 details.append("\n");
+               }
+            };
+
+
+        eigenvector.print( ps );
+
+        symm = eigenvector.copy();
+
+        eigenvector.tred();
+
+        details.append(" ---Tridiag transform matrix ---\n");
+        details.append(" --- D vector ---\n");
+        eigenvector.printD(ps);
+        ps.println();
+        details.append("--- E vector ---\n");
+        eigenvector.printE(ps);
+        ps.println();
+
+        // Now produce the diagonalization matrix
+        eigenvector.tqli();
+
+
+        details.append(" --- New diagonalization matrix ---\n");
+        details.append(" --- Eigenvalues ---\n");
+        eigenvector.printD(ps);
+        ps.println();
+        //  taps.println();
+        //  taps.println("Transformed sequences = ");
+        // Matrix trans =  m.preMultiply(eigenvector);
+        //  trans.print(System.out);
+    }
+}