シンボルが見つからない

Question

自分で関数を作ったのですがシンボルが見つからないと言われてコンパイルできません。
自分でエラーのメッセージから原因を探ったのですがわかりません。
もしよろしければ教えていただけると幸いです。

コード
Similarity

package Class;
import Class.*;

import java.io.*;
import java.lang.*;
import java.util.*;
import java.lang.Math;

public class Similarity {

//------------------------------------------------------------------
//    関数名    Jaccard
//    概要      テストユーザと訓練ユーザ間のJaccard係数を算出
//    引数      x[i]  :テストユーザの映画iに対する評価値
//              y[i]  :訓練ユーザの映画iに対する評価値
//    戻り値    なし
//------------------------------------------------------------------
  static double Jaccard(int[] x, int[] y){
    double wa=0; //テストユーザが高評価を与えているアイテムの集合と訓練ユーザが高評価を与えているアイテムの集合の和集合による要素数を示す変数
    double seki=0; //テストユーザが高評価を与えているアイテムの集合と訓練ユーザが高評価を与えているアイテムの集合の積集合による要素数を示す変数

    // 全アイテムについて1つずつチェック
    for(int i=0; i<x.length; i++){
      // テストユーザと訓練ユーザがともに高評価を与えているとき、変数sekiをインクリメント
      if(x[i] >= 4 && y[i] >= 4){
        seki += 1;
      }
      // テストユーザと訓練ユーザのどちらかが高評価を与えているとき、変数waをインクリメント
      if(x[i] >= 4 || y[i] >= 4){
        wa += 1;
      }
    }
    // Jaccard係数の計算を返す
    return seki / wa;
  }

  static double Euclid(int[] x, int[] y){
    double d=0;
    double w=0;
    for(int i=0;i<x.length;i++){
    d=d+Math.pow((x[i]-y[i]),2);
    }
    w=Math.sqrt(d);
    return 1/(w+1);
  }

}


Main
 package Class;
import Class.*;

import java.io.*;
import java.lang.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.text.DecimalFormat;

public class Main {
  public static final int TESTUSER  = 300;     //テストユーザの数
  public static final int OTHERUSER = 600;     //訓練ユーザの数
  public static final int ITEM      = 1682;    //アイテム総数
  public static final int QUERYITEM = 10;      //クエリアイテムの数
  public static final int NEIGHBOR  = 100;     //近傍ユーザ数
  public static final int RANK      = 20;     //推薦アイテムの数
  public static final int VALIDATION= 3;       //検定回数

  public static void main(String[] args){
    //フォーマットを定義
    DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.000");

    //交差検定による推薦精度の評価指標
    double[] AvePrec= new double[VALIDATION];            //検定iの全てのテストユーザの平均適合率
    double[] AveReca= new double[VALIDATION];            //検定iの全てのテストユーザの平均再現率

    //各テストユーザに対する推薦精度を出力するファイル名
    String output = "Result/result"+NEIGHBOR+"_"+RANK+".txt";

    for(int val=1; val<(VALIDATION+1); val++){           //val回目の検定を行う
      //ファイルの定義
      String input1 = "Dataset/test_"+val+".txt";        //テストユーザのデータファイルを指定
      String input2 = "Dataset/training_"+val+".txt";    //訓練ユーザのデータファイルを指定
      String input3 = "Dataset/query_"+val+".txt";       //クエリアイテムのデータファイルを指定

      //テストユーザ・訓練ユーザのクエリアイテムに対する評価値
      int[][] T_query = new int[TESTUSER+1][QUERYITEM+1];
      int[][] O_query = new int[OTHERUSER+1][QUERYITEM+1];

      //テストユーザ・訓練ユーザ・クエリアイテム・推薦アイテム
      int[][] TestUser  = new int[TESTUSER+1][ITEM+1];
      int[][] OtherUser = new int[OTHERUSER+1][ITEM+1];
      int[][] TestQuery = new int[TESTUSER+1][QUERYITEM+1];

      //テストユーザ・訓練ユーザ間の類似度
      double[][] sim = new double[TESTUSER+1][OTHERUSER+1];

      //テストユーザに対する近傍ユーザの数・推薦アイテムの数
      int[] NeiUser = new int[TESTUSER+1];
      int[] Rank    = new int[TESTUSER+1];

      //推薦精度の評価指標
      double[] prec = new double[TESTUSER+1];	//各テストユーザの適合率
      double[] reca = new double[TESTUSER+1];	//各テストユーザの再現率
      double[] tmp = new double[TESTUSER];     //適合率,再現率の平均値算出用の仮配列

      //訓練ユーザのリスト(id,value,sim)・推薦アイテムのスコアのリスト(id,score)
      UserList[][] OtherList = new UserList[TESTUSER+1][OTHERUSER+1];
      ItemList[][] RecItem = new ItemList[TESTUSER+1][ITEM+1];

      //テストユーザ・訓練ユーザ・クエリアイテムの読み込み・格納
      FileIO.DataInput(TestUser,input1);
      FileIO.DataInput(OtherUser,input2);
      FileIO.DataInput(TestQuery,input3);

      //クエリアイテムに対する評価値からテストユーザiと訓練ユーザj間の類似度を算出
      for(int i=1; i<TestUser.length; i++){
        for(int j=1; j<OtherUser.length; j++){
          for(int k=1; k<TestQuery[i].length; k++){
            T_query[i][k] = TestUser[i][TestQuery[i][k]];
            O_query[j][k] = OtherUser[j][TestQuery[i][k]];
          }

          //Jaccard係数による類似度計算
          //sim[i][j] = Similarity.Jaccard(T_query[i],O_query[j]);
          sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);


        }
      }


      //訓練ユーザのリスト作成・近傍ユーザの形成
      for(int i=1; i<TestUser.length; i++){
        NeiUser[i]=Recommend.Neighbor(OtherUser, sim[i], OtherList[i], NEIGHBOR);
        //System.out.println("[テストユーザ"+i+"の近傍ユーザ"+NEIGHBER+"("+NeiUser[i]+")人]");
        //for(int j=0; j<NeiUser[i]; j++)
        //  OtherList[i][j].printList();
      }

      //テストユーザに対する推薦アイテムのスコア値を算出
      for(int i=1; i<TestUser.length; i++){
        Recommend.Predict(T_query[i], OtherUser, NeiUser[i], OtherList[i], RecItem[i]);
        //System.out.println("[テストユーザ"+i+"の推薦アイテムのスコア");
        //for(int j=0; j<(ITEM+1); j++)
        //    RecItem[i][j].printList();
      }



      //推薦アイテムの上位N件を選出
      for(int i=1; i<TestUser.length; i++){
        Rank[i]=Recommend.Ranking(TestQuery[i], RANK, RecItem[i]);
        //System.out.println("[テストユーザ"+i+"の推薦アイテム"+RANK+"("+Rank[i]+")件]");
        //for(int j=0; j<Rank[i]; j++)
        //  RecItem[i][j].printList();
      }

      //推薦精度を算出
      for(int i=1; i<TestUser.length; i++){
        prec[i]= Score.Precision(TestUser[i], RecItem[i], Rank[i]);
        reca[i]= Score.Recall(TestUser[i], RecItem[i], T_query[i], Rank[i]);
        //System.out.print("TestUser:"+i+"\tPrecision:"+df.format(prec[i]));
        //System.out.println("\tRecall:"+df.format(reca[i]));
      }

      System.arraycopy(prec,1,tmp,0,tmp.length); //適合率の配列を仮配列にコピー
      AvePrec[val-1] = Statistic.Average(prec);
      System.arraycopy(reca,1,tmp,0,tmp.length); //再現率の配列を仮配列にコピー
      AveReca[val-1] = Statistic.Average(reca);
      //System.out.print("["+val+"]Averaged_Precision:"+(AvePrec[val-1]));
      //System.out.println("\tAveraged_Recall:"+(AveReca[val-1]));
      FileIO.DataOutput(TestUser,prec,reca,val,output);
    }

    FileIO.DataOutput(Statistic.Average(AvePrec),Statistic.Average(AveReca),output);
    System.out.print("All_Precision:"+df.format(Statistic.Average(AvePrec)));
    System.out.println("\tAll_Recall:"+df.format(Statistic.Average(AveReca)));

  }
}
Main.java:78: エラー: シンボルを見つけられません
          sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);
                                ^
  シンボル:   メソッド Euclid(int[],int[])
  場所: クラス Similarity
エラー1個

Comments

[coco_bauer]

T_query と、O_query　の宣言をしているコードが見当たりません。

宣言をしていない変数を使おうとするのは、無理だと思いませんか？

[linkinpark]

T_query[i][k] = TestUser[i][TestQuery[i][k]];
O_query[j][k] = OtherUser[j][TestQuery[i][k]];
この部分は不要だと思いつけませんでした。なぜならJaccardは動いたからです

[cateye]

コンパイルできるコードを上げて下さい。

[momon-ga]

Mainの書いてあるクラスと、Similarityは別のクラスですか？
Jaccardの動作確認をしたあとに、Euclidを追加しましたか？
Euclidを追加したあとに、Similarityをリコンパイルしましたか？

[momon-ga]

念のためですが・・・
これ記載を省略して中かっこの数があってないだけですよね？
Jaccardは、returnがないし、掲載コードがめちゃくちゃなので、エラーの出るメソッドを省略せずに、そのまま載せてください。

[linkinpark]

申し訳ないです承知しました

[linkinpark]

変更加えましたのでもしよろしければ教えていただけると幸いです。

[swordone]

コードはMarkdownしてください。

[linkinpark]

エラーを追加しました

[swordone]

Markdownの閉じ```がありません。

[ironya]

上のコード、提示されたクラス以外でコンパイルエラーになるところをコメントアウトすると、特に（次のような）コンパイルエラーになりませんけど。

Main.java:78: エラー: シンボルを見つけられません
sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);
^
シンボル: メソッド Euclid(int[],int[])
場所: クラス Similarity
エラー1個

[momon-ga]

↑なるほど、ということは
Euclidを追加したあとに、Similarityをリコンパイルしていない可能性高いですね。

Answer 1

回答、質問とは直接関係ないですが、markdownがきちんと適用されているか確認するクセをつけた方がよいです。

で、コメントにもありますが、以下のようにしましたがコンパイルエラーは再現しませんでした。

	public static final int TESTUSER  = 300;     //テストユーザの数
	public static final int OTHERUSER = 600;     //訓練ユーザの数
	public static final int QUERYITEM = 10;      //クエリアイテムの数

	public static void main(String[] args) {
		//テストユーザ・訓練ユーザのクエリアイテムに対する評価値
		int[][] T_query = new int[TESTUSER+1][QUERYITEM+1];
		int[][] O_query = new int[OTHERUSER+1][QUERYITEM+1];
		
		//テストユーザ・訓練ユーザ間の類似度
		double[][] sim = new double[TESTUSER+1][OTHERUSER+1];
		
		int i = 0, j = 0;
		sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);

	}

Similarity.classが最新化されていないのだと推測します。
Similarityを再コンパイルしてみては、どうでしょうか。

Answer 2

Main

//sim[i][j] = Similarity.Jaccard(T_query[i],O_query[j]);この関数は実行できました。
sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);

この記述が意味不明
JAVAの文法になってない

Comments

[linkinpark]

どの部分がJavaの文法になっていませんか？

[linkinpark]

色々と省略しているのは申し訳ないです

[y_waiwai]

もちっと基本的な文法を勉強しよう

[momon-ga]

わかりずらい指摘だけど、Mainの部分の書き方を省略してるので、意味不明ってことだと思いますよ。

[linkinpark]

変更しましたのでもしよろしければ教えていただけると幸いです。

[linkinpark]

エラーを追加しました

Answer 3

Main.java:78: エラー: シンボルを見つけられません

sim[i][j] = Similarity.Euclid(T_query[i],O_query[j]);
^
シンボル: メソッド Euclid(int[],int[])
場所: クラス Similarity
エラー1個

記載のとおり、Similarityというクラスでint配列を2つ引数に取るEuclidメソッドが存在しません。

Comments

[linkinpark]

SimilarityというクラスにEuclidメソッド書いているのですがなぜなのでしょうか？

[linkinpark]

変更しましたのでもしよろしければ教えていただけると幸いです。

[linkinpark]

エラーを追加