import java.util.Random;
public class LVQ {
	public double [][] matrizDePesos,treinamento;
	public double [] classes;
	// recebe a matriz de treinamento, suas classes, o numero de epocas, a taxa de aprendizado e o decremento
	public LVQ(double [][] treinamento, double [] classes,  int epocas , double decremento, double taxaDeAprendizado){
		this.treinamento = treinamento;
		this.classes = classes;
		treinamento(epocas, decremento, taxaDeAprendizado, treinamento);
	}
	// inicia a matirz de pesos com pesos aleatórios, e treina a rede para um determinado conjunto de treinamento
	public void treinamento(int epocas, double decremento, double taxaDeAprendizado, double [][] treinamento){
		matrizDePesos = gerarPesosAleatórios();
		for (int e = 0; e<epocas; e++){
			for(int i = 0; i<treinamento.length;i++){
				double distancia;
				double distanciaVencedora = calculaDistanciaEuclidiana(treinamento[i],matrizDePesos[0]);
				int classeVencedora = 0;
				for(int j=0; j<10;j++){
					distancia = calculaDistanciaEuclidiana(treinamento[i],matrizDePesos[j]);
					if (distancia <distanciaVencedora){
						distanciaVencedora = distancia;
						classeVencedora = j;
					}
				}
				if (classeVencedora == classes[i]){
					for (int k = 0; k< treinamento[k].length ;k++){
					}
				}
				else {
					for (int k = 0; k< treinamento[k].length ;k++){
					}
				}
			}
			taxaDeAprendizado = diminuiTaxaAprendizado(decremento, taxaDeAprendizado);
		}
	}
	// retorna a matriz de confusao para os dados de teste
	public int [][] matrizDeConfusao(double [][] testes, double [] classe){
		int [][] confusao = new int [10][10];
		for(int i = 0; i<testes.length;i++){
			double distancia;
			double distanciaVencedora = calculaDistanciaEuclidiana(testes[i],matrizDePesos[0]);
			double classeVencedora = 0;
			for(int j=0; j<10;j++){
				distancia = calculaDistanciaEuclidiana(testes[i],matrizDePesos[j]);
				if (distancia <distanciaVencedora){
					distanciaVencedora = distancia;
					classeVencedora = j;
				}
			}
			int linha = (int)( classe[i]*10);
			int coluna = (int)classeVencedora;
			confusao[linha][coluna]++;

		}
		return confusao;
	}
	//gera pesos aleatórios para todas as classes
	public double [][] gerarPesosAleatórios(){
		Random numero = new Random();
		double pesos [][] = new double [10][treinamento[0].length];
		for (int i = 0; i<pesos.length; i++){
			for (int j = 0; j< pesos[i].length; j++){
				pesos[i][j] = numero.nextDouble();
			}
		}
		return pesos;
	}

	// calcula a distancia euclidiana entre dois vetores
	public double calculaDistanciaEuclidiana(double [] treinamento, double [] pesos){
		double distancia = 0;
		for (int i=0; i<treinamento.length;i++){
			distancia = distancia + Math.pow(treinamento[i]-pesos[i], 2);
		}
		return Math.sqrt(distancia);

	}
	//diminui a taxa de aprendizado com uma constante chamada decremento
	public double diminuiTaxaAprendizado(double decremento, double taxaDeAprendizado){
		return taxaDeAprendizado *= decremento;
	}
}