Lisys (Japanese)

What is it?

Lisys = LAPACK wrapper for C# + Matrix/Vector + Some well-known statistical techniques

Features

• Vector, RowVector, ColumnVector
• Matrix
• Eigenvalues/vectors
• Singular Value Decomposition
• LU Decomposition
• Solver
• Linear Discriminant Analysis
• ...etc

Build & Run

1. LAPACK と Mingw の lib/dll を取得

   次のサイトを参考に Windows 用の lib/dll をダウンロード

   http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/#librairies

   (Section: "Prebuilt dynamic libraries using Mingw")

2. "law" プロジェクトを以下のように設定

   http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/#librairies

   Section: "Prebuilt dynamic libraries using Mingw" の Instructions に従って設定する．

3. "law" -> "lisys" の順番でプロジェクトをビルド

4. 自身のプロジェクトにおける「参照の追加」で以下のファイルを設定

   • lisys.dll
   • law.dll

   一緒に *.xml がコピーされ，Visual Studio 上でパラメータヒントが出るようになります．

5. Windows のルールに従って LAPACK 関連の DLL を配置

   • liblapack.dll
   • libblas.dll
   • libgcc_s_dw2-1.dll
   • libgfortran-3.dll
   • libquadmath-0.dll

Test

NUnit を利用しています．

1. NUnit をインストール
2. test プロジェクトをビルド
3. test/data フォルダを test/bin/Debug 以下にコピー
4. NUnit から test/bin/Debug/test.dll を実行

Sample

sample 1

constintC=3;vardata=newMatrix[C];// inputfor(inti=0;i<C;++i){data[i]=File.ReadAllLines(String.Format("data/iris/data_{0}.csv",i),Encoding.UTF8).Select(line =>line.Split(',').Select(s =>Double.Parse(s)).ToRow()).ToMatrix();}Ldaresult=Func.Lda(data);// Coefficients of linear discriminantsvarldc1=newColumnVector(result.Eigenvectors[0]);varldc2=newColumnVector(result.Eigenvectors[1]);varcoef=newMatrix(ldc1,ldc2);for(inti=0;i<C;++i){varm=data[i]*coef;// calculate scores// outputFile.WriteAllText(String.Format("result_{0}.csv",i),Matrix.ToCsv(m),Encoding.UTF8);}

sample 2

varm=newMatrix(new[,]{{86.0,67.0},// ...{96.0,61.0}});// correlation matrixvarcor1=Func.Correlate(m,Func.Target.EachColumn);MatrixVisualizer.TestShowVisualizer(cor1);// test method of DebuggerVisualizer// normalization -> correlation matrixvarn=newMatrix(m);n.Columns.ForEach((ci,cv)=>{varavg=cv.Average;varstd=Math.Sqrt(cv.UnbiasedVariance);cv.Apply((i,val)=>(val-avg)/std);});varcor2=Matrix.T(n)*n/(n.RowSize-1);MatrixVisualizer.TestShowVisualizer(cor2);

other

その他細かな利用方法は test や sample プロジェクトを参照してください．

License

MIT License

Copyright (C) 2007- KrdLab All Rights Reserved.

TODO

• 64bit 対応