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

const int C = 3;
var data = new Matrix[C];

// input
for (int i = 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();
}

Lda result = Func.Lda(data);

// Coefficients of linear discriminants
var ldc1 = new ColumnVector(result.Eigenvectors[0]);
var ldc2 = new ColumnVector(result.Eigenvectors[1]);
var coef = new Matrix(ldc1, ldc2);

for (int i = 0; i < C; ++i)
{
    var m = data[i] * coef;   // calculate scores

    // output
    File.WriteAllText(String.Format("result_{0}.csv", i), Matrix.ToCsv(m), Encoding.UTF8);
}

sample 2

var m = new Matrix(new[,] {
                    {86.0, 67.0},

                    // ...

                    {96.0, 61.0} });

// correlation matrix
var cor1 = Func.Correlate(m, Func.Target.EachColumn);

MatrixVisualizer.TestShowVisualizer(cor1);  // test method of DebuggerVisualizer

// normalization -> correlation matrix
var n = new Matrix(m);
n.Columns.ForEach((ci, cv) => {
    var avg = cv.Average;
    var std = Math.Sqrt(cv.UnbiasedVariance);
    cv.Apply((i, val) => (val - avg) / std);
});

var cor2 = 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

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TODO

• 64bit 対応