Package org.deidentifier.arx.metric.v2

Klasse AbstractMetricMultiDimensional

java.lang.Object

org.deidentifier.arx.metric.Metric<AbstractILMultiDimensional>

org.deidentifier.arx.metric.v2.AbstractMetricMultiDimensional

Alle implementierten Schnittstellen:

Serializable

Bekannte direkte Unterklassen:

AbstractMetricMultiDimensionalPotentiallyPrecomputed, MetricMDHeight, MetricMDNMLoss, MetricMDNMPrecision, MetricMDNUEntropyPrecomputed, MetricMDStatic

public abstract class AbstractMetricMultiDimensional
extends Metric<AbstractILMultiDimensional>

This class provides an abstract skeleton for the implementation of multi-dimensional metrics.

Siehe auch:

• Serialisierte Form

Verschachtelte Klassen - Übersicht

Von Klasse geerbte verschachtelte Klassen/Schnittstellen org.deidentifier.arx.metric.Metric

Metric.AggregateFunction

Methodenübersicht

Modifizierer und Typ	Methode	Beschreibung
InformationLoss<?>	createMaxInformationLoss()	Returns an instance of the maximal value.
InformationLoss<?>	createMinInformationLoss()	Returns an instance of the minimal value.
Metric.AggregateFunction	getAggregateFunction()	Returns the aggregate function of a multi-dimensional metric, null otherwise.

Von Klasse geerbte Methoden org.deidentifier.arx.metric.Metric

createAECSMetric, createAECSMetric, createAmbiguityMetric, createClassificationMetric, createClassificationMetric, createDiscernabilityMetric, createDiscernabilityMetric, createEntropyBasedInformationLossMetric, createEntropyBasedInformationLossMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createEntropyMetric, createHeightMetric, createHeightMetric, createInstanceOfHighestScore, createInstanceOfLowestScore, createKLDivergenceMetric, createLossMetric, createLossMetric, createLossMetric, createLossMetric, createMetric, createNormalizedEntropyMetric, createNormalizedEntropyMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecisionMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedEntropyMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedLossMetric, createPrecomputedNormalizedEntropyMetric, createPrecomputedNormalizedEntropyMetric, createPublisherPayoutMetric, createPublisherPayoutMetric, createStaticMetric, createStaticMetric, getConfiguration, getDescription, getGeneralizationFactor, getGeneralizationSuppressionFactor, getInformationLoss, getInformationLoss, getLowerBound, getLowerBound, getName, getScore, getSuppressionFactor, initialize, isAbleToHandleClusteredMicroaggregation, isAbleToHandleMicroaggregation, isGSFactorSupported, isIndependent, isMonotonic, isMonotonicWithGeneralization, isMonotonicWithSuppression, isMultiDimensional, isPrecomputed, isScoreFunctionSupported, isWeighted, list, render, toString

Von Klasse geerbte Methoden java.lang.Object

equals, getClass, hashCode, notify, notifyAll, wait, wait, wait

Methodendetails

createMaxInformationLoss

public InformationLoss<?> createMaxInformationLoss()

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Returns an instance of the maximal value.

Angegeben von:

createMaxInformationLoss in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück:

createMinInformationLoss

public InformationLoss<?> createMinInformationLoss()

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Returns an instance of the minimal value.

Angegeben von:

createMinInformationLoss in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück:

getAggregateFunction

public Metric.AggregateFunction getAggregateFunction()

Beschreibung aus Klasse kopiert: Metric

Returns the aggregate function of a multi-dimensional metric, null otherwise.

Setzt außer Kraft:

getAggregateFunction in Klasse Metric<AbstractILMultiDimensional>

Gibt zurück: