# pyFTS.partitioners.FCM — pyFTS 1.4 documentation

# Source code for pyFTS.partitioners.FCM

    """
    S. T. Li, Y. C. Cheng, and S. Y. Lin, “A FCM-based deterministic forecasting model for fuzzy time series,”
    Comput. Math. Appl., vol. 56, no. 12, pp. 3052–3063, Dec. 2008. DOI: 10.1016/j.camwa.2008.07.033.
    """
    import numpy as np
    import math
    import random as rnd
    import functools, operator
    from pyFTS.common import FuzzySet, Membership
    from pyFTS.partitioners import partitioner

    def fuzzy_distance(x, y):
        if isinstance(x, list):
            tmp = functools.reduce(operator.add, [(x[k] - y[k]) ** 2 for k in range(0, len(x))])
        else:
            tmp = (x - y) ** 2
        return math.sqrt(tmp)

    def membership(val, vals):
        soma = 0
        for k in vals:
            if k == 0:
                k = 1
            soma = soma + (val / k) ** 2

        return soma

    def fuzzy_cmeans(k, dados, tam, m, deltadist=0.001):
        tam_dados = len(dados)

        # Inicializa as centróides escolhendo elementos aleatórios dos conjuntos
        centroides = [dados[rnd.randint(0, tam_dados - 1)] for kk in range(0, k)]

        # Tabela de pertinência das instâncias aos grupos
        grupos = [[0 for kk in range(0, k)] for xx in range(0, tam_dados)]

        alteracaomedia = 1000

        m_exp = 1 / (m - 1)

        # para cada instância
        iteracoes = 0

        while iteracoes < 1000 and alteracaomedia > deltadist:

            alteracaomedia = 0

            # verifica a distância para cada centroide
            # Atualiza a pertinencia daquela instância para cada um dos grupos

            inst_count = 0
            for instancia in dados:

                dist_grupos = [0 for xx in range(0, k)]

                grupo_count = 0
                for grupo in centroides:
                    dist_grupos[grupo_count] = fuzzy_distance(grupo, instancia)
                    grupo_count = grupo_count + 1

                dist_grupos_total = functools.reduce(operator.add, [xk for xk in dist_grupos])

                for grp in range(0, k):
                    if dist_grupos[grp] == 0:
                        grupos[inst_count][grp] = 1
                    else:
                        grupos[inst_count][grp] = 1 / membership(dist_grupos[grp], dist_grupos)
                        # grupos[inst_count][grp] = 1/(dist_grupos[grp] / dist_grupos_total)
                        # grupos[inst_count][grp] = (1/(dist_grupos[grp]**2))**m_exp / (1/(dist_grupos_total**2))**m_exp

                inst_count = inst_count + 1

            # return centroides

            # atualiza cada centroide com base na Média de todos os padrões ponderados pelo grau de pertinência

            grupo_count = 0
            for grupo in centroides:
                if tam > 1:
                    oldgrp = [xx for xx in grupo]
                    for atr in range(0, tam):
                        soma = functools.reduce(operator.add,
                                                [grupos[xk][grupo_count] * dados[xk][atr] for xk in range(0, tam_dados)])
                        norm = functools.reduce(operator.add, [grupos[xk][grupo_count] for xk in range(0, tam_dados)])
                        centroides[grupo_count][atr] = soma / norm
                else:
                    oldgrp = grupo
                    soma = functools.reduce(operator.add,
                                            [grupos[xk][grupo_count] * dados[xk] for xk in range(0, tam_dados)])
                    norm = functools.reduce(operator.add, [grupos[xk][grupo_count] for xk in range(0, tam_dados)])
                    centroides[grupo_count] = soma / norm

                alteracaomedia = alteracaomedia + fuzzy_distance(oldgrp, grupo)
                grupo_count = grupo_count + 1

            alteracaomedia = alteracaomedia / k
            iteracoes = iteracoes + 1

        return centroides

    class FCMPartitioner(partitioner.Partitioner):
        """

        """

        def __init__(self, **kwargs):
            super(FCMPartitioner, self).__init__(name="FCM", **kwargs)

        def build(self, data):
            sets = {}

            kwargs = {'type': self.type, 'variable': self.variable}

            centroids = fuzzy_cmeans(self.partitions, data, 1, 2)
            centroids.append(self.max)
            centroids.append(self.min)
            centroids = list(set(centroids))
            centroids.sort()
            for c in np.arange(1, len(centroids) - 1):
                _name = self.get_name(c)
                if self.membership_function == Membership.trimf:
                    sets[_name] = FuzzySet.FuzzySet(_name, Membership.trimf,
                                                    [round(centroids[c - 1], 3), round(centroids[c], 3),
                                                     round(centroids[c + 1], 3)],
                                                    round(centroids[c], 3), **kwargs)
                elif self.membership_function == Membership.trapmf:
                    q1 = (round(centroids[c], 3) - round(centroids[c - 1], 3)) / 2
                    q2 = (round(centroids[c + 1], 3) - round(centroids[c], 3)) / 2
                    sets[_name] = FuzzySet.FuzzySet(_name, Membership.trimf,
                                                    [round(centroids[c - 1], 3), round(centroids[c], 3) - q1,
                                                     round(centroids[c], 3) + q2, round(centroids[c + 1], 3)],
                                                    round(centroids[c], 3), **kwargs)

            return sets