import Ġjava . io . File Ċ import Ġjava . util . stream . Int Stream Ċ Ċ import Ġjava . util . concurrent . atomic . Atomic Integer Ċ Ċ data Ġclass ĠOb servation Ġ( val Ġlabel : ĠString Ġ, Ġval ĠPixel s : ĠInt Array ) Ċ Ċ type alias ĠDistance Ġ= Ġ( IntArray , ĠInt Array ) Ġ-> ĠInt Ċ type alias ĠClass ifier Ġ= Ġ( IntArray ) Ġ-> ĠString Ċ type alias ĠOb servations Ġ= ĠArray < Observation > Ċ Ċ fun Ġobservation Data ( csv Data : ĠString ) Ġ: ĠOb servation Ċ { ĊĠ Ġval Ġcolumns Ġ= Ġcsv Data . split (',') ĊĠ Ġval Ġlabel Ġ= Ġcolumns [ 0 ] ĊĠ Ġval Ġpixels Ġ= Ġcolumns . sub List ( 1 , Ġcolumns . last Index ). map ( String :: toInt ) ĊĊĠ Ġreturn ĠOb servation ( label , Ġpixels . to IntArray ()) Ċ } Ċ Ċ fun Ġreader ( path : ĠString ) Ġ: ĠArray < Observation > Ċ { ĊĠ Ġval Ġobservations Ġ= ĠFile ( path ). use Lines Ġ{ Ġlines Ġ-> ĊĠĠĠĠĠ Ġlines . drop ( 1 ). map (:: observation Data ). toList (). to Typed Array () Ġ} ĊĊĠ Ġreturn Ġobservations Ċ } Ċ Ċ val Ġman h att an Distance Ġ= Ġ{ Ġpixels 1 : ĠInt Array , Ġpixels 2 : ĠInt Array Ġ-> ĠĠ Ġ// ĠUsing Ġzip Ġand Ġmap ĊĠ Ġval Ġdist Ġ= Ġpixels 1 . zip ( pixels 2 ) ĊĠĠĠĠĠ Ġ. map Ġ{ Ġp Ġ-> ĠMath . abs ( p . first Ġ- Ġp . second ) Ġ} ĊĠĠĠĠĠ Ġ. sum () ĊĠ Ġdist Ċ } Ċ Ċ val Ġman h att an Distance Imp er ative Ġ= Ġfun ( pixels 1 : ĠInt Array , Ġpixels 2 : ĠInt Array ) Ġ: ĠInt Ċ { ĊĠ Ġvar Ġdist Ġ= Ġ 0 ĊĊĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil Ġpixels 1 . size ) ĊĠĠĠ Ġdist Ġ+= ĠMath . abs ( pixels 1 [ i ] Ġ- Ġpixels 2 [ i ]) ĊĊĠ Ġreturn Ġdist Ċ } Ċ Ċ val Ġe uclidean Distance Ġ= Ġ{ Ġpixels 1 : ĠInt Array , Ġpixels 2 : ĠInt Array Ġ-> ĊĠĠĠ Ġval Ġdist Ġ= Ġpixels 1 . zip ( pixels 2 ) Ċ // ĠĠĠĠĠ Ġ. map Ġ{ Ġp Ġ-> ĠMath . pow (( p . first Ġ- Ġp . second ). toDouble (), Ġ 2 . 0 ) Ġ} ĊĠĠĠĠĠ Ġ. map ({ Ġp Ġ-> Ġval Ġdist Ġ= Ġ( p . first Ġ- Ġp . second ); Ġdist Ġ* Ġdist Ġ}) ĊĠĠĠĠĠ Ġ. sum () ĊĠ Ġdist Ċ } Ċ Ċ val Ġe uclidean Distance Imp er ative Ġ= Ġfun ( pixels 1 : ĠInt Array , Ġpixels 2 : ĠInt Array ) Ġ: ĠInt Ċ { ĊĠ Ġvar Ġdist Ġ= Ġ 0 ĊĊĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil Ġpixels 1 . size ) ĊĠ Ġ{ ĊĠĠĠ Ġval Ġdif Ġ= ĠMath . abs ( pixels 1 [ i ] Ġ- Ġpixels 2 [ i ]) ĊĠĠĠ Ġdist Ġ+= Ġdif Ġ* Ġdif ĊĠ Ġ} ĊĊĠ Ġreturn Ġdist Ċ } Ċ Ċ fun Ġclassify ( training Set : ĠArray < Observation >, Ġdist : ĠDistance , Ġpixels : ĠInt Array ) Ġ: ĠString Ċ { ĊĠ Ġval Ġobservation Ġ= Ġ Ġtraining Set . min By Ġ{ Ġ(_, ĠPixel s ) Ġ-> Ġdist ( Pixels , Ġpixels ) Ġ} ĊĠ Ġreturn Ġobservation !!. label Ċ } Ċ Ċ fun Ġevaluate ( validation Set : ĠArray < Observation >, Ġclassifier : Ġ( IntArray ) Ġ-> ĠString ) Ġ: ĠUnit Ċ { Ċ // Ġ Ġval Ġaverage Ġ= Ġvalidation Set Ċ // ĠĠĠĠĠ Ġ. map ({ Ġ( label , ĠPixel s ) Ġ-> Ġif Ġ( classifier ( Pixels ) Ġ== Ġlabel ) Ġ 1 . 0 Ġelse Ġ 0 . 0 Ġ}) Ċ // ĠĠĠĠĠ Ġ. average () Ċ // Ġ Ġprintln (" Correct : Ġ$ average ") Ċ //} ĊĠĠĠ Ġval Ġcount Ġ= Ġvalidation Set . size ĊĠĠĠ Ġval Ġsum Ġ= ĠAtomicInteger ( 0 ) ĊĊĠĠĠ ĠInt Stream . range ( 0 , Ġvalidation Set . size ). parallel (). forEach Ġ{ Ġi Ġ-> ĊĠĠĠĠĠ Ġif Ġ( classifier ( validation Set [ i ]. Pixels ) Ġ== Ġvalidation Set [ i ]. label ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġsum . add AndGet ( 1 ) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġprintln (" Correct : Ġ Ġ${ sum . toDouble () Ġ/ Ġcount }") ĊĠ Ġ} Ċ Ċ //---------------------------------------------------------------- ------------------------- Ċ Ċ fun Ġmain ( args : ĠArray < String >) Ċ { ĊĠ Ġval Ġtraining Path Ġ= Ġ"./ Data / train ings ample . csv " ĊĠ Ġval Ġtraining Data Ġ= Ġreader ( training Path ) ĊĊĠ Ġval Ġvalidation Path Ġ= Ġ"./ Data / valid ations ample . csv " ĊĠ Ġval Ġvalidation Data Ġ= Ġreader ( validation Path ) ĊĊĠ Ġval Ġman h att an Classifier Ġ= Ġfun ( pixels : ĠInt Array ) Ġ: ĠString ĊĠ Ġ{ ĊĠĠĠ Ġreturn Ġclassify ( training Data , Ġman h att an Distance Imp er ative , Ġpixels ) ĊĠ Ġ} ĊĊĠ Ġval Ġe uclidean Classifier Ġ= Ġfun ( pixels : ĠInt Array ) Ġ: ĠString ĊĠ Ġ{ ĊĠĠĠ Ġreturn Ġclassify ( training Data , Ġe uclidean Distance Imp er ative , Ġpixels ) ĊĠ Ġ} ĊĊĠ Ġrun Ġ{ ĊĠĠĠ Ġval ĠstartTime Ġ= ĠSystem . currentTimeMillis () ĊĊĠĠĠ Ġprintln (" Ġ ĠMan h att an ĠKotlin ") ĊĠĠĠ Ġevaluate ( validation Data , Ġman h att an Classifier ) ĊĊĠĠĠ Ġval ĠendTime Ġ= ĠSystem . currentTimeMillis () ĊĠĠĠ Ġval Ġelapsed Time Ġ= Ġ( endTime Ġ- ĠstartTime ) Ġ/ Ġ 1 0 0 0 . 0 ĊĊĠĠĠ Ġprintln ("> >> ĠE lapsed Ġtime Ġis : Ġ$ elapsed Time Ġsec ") ĊĠ Ġ} ĊĊĠ Ġrun Ġ{ ĊĠĠĠ Ġval ĠstartTime Ġ= ĠSystem . currentTimeMillis () ĊĊĠĠĠ Ġprintln (" Ġ ĠE uclidean ĠKotlin ") ĊĠĠĠ Ġevaluate ( validation Data , Ġe uclidean Classifier ) ĊĊĠĠĠ Ġval ĠendTime Ġ= ĠSystem . currentTimeMillis () ĊĠĠĠ Ġval Ġelapsed Time Ġ= Ġ( endTime Ġ- ĠstartTime ) Ġ/ Ġ 1 0 0 0 . 0 ĊĊĠĠĠ Ġprintln ("> >> ĠE lapsed Ġtime Ġis : Ġ$ elapsed Time Ġsec ") ĊĠ Ġ} Ċ } Ċ