< Summary

Class:KMeansClustererTest
Assembly:bamlab.test.editmode
File(s):/github/workspace/Assets/Tests/EditMode/KMeansClustererTest.cs
Covered lines:0
Uncovered lines:37
Coverable lines:37
Total lines:150
Line coverage:0% (0 of 37)
Covered branches:0
Total branches:0
Covered methods:0
Total methods:4
Method coverage:0% (0 of 4)

Metrics

MethodBranch coverage Crap Score Cyclomatic complexity NPath complexity Sequence coverage
KMeansClustererTest()0%2100%
GenerateObject(...)0%2100%
TestSingleCluster()0%2100%
TestTwoDistinctClustersWithResetNeeded()0%42600%

File(s)

/github/workspace/Assets/Tests/EditMode/KMeansClustererTest.cs

#LineLine coverage
 1using NUnit.Framework;
 2using System.Collections;
 3using System.Collections.Generic;
 4using System.Linq;
 5using UnityEngine;
 6using UnityEngine.TestTools;
 7
 8public class KMeansClustererTest {
 09  public static readonly List<GameObject> Objects = new List<GameObject> {
 10    GenerateObject(new Vector3(0, 0, 0)),
 11    GenerateObject(new Vector3(0, 1, 0)),
 12    GenerateObject(new Vector3(0, 1.5f, 0)),
 13    GenerateObject(new Vector3(0, 2.5f, 0)),
 14  };
 15
 016  public static GameObject GenerateObject(in Vector3 position) {
 017    GameObject obj = new GameObject();
 018    obj.transform.position = position;
 019    return obj;
 020  }
 21
 22  [Test]
 023  public void TestSingleCluster() {
 024    KMeansClusterer clusterer = new KMeansClusterer(Objects, k: 1);
 025    clusterer.Cluster();
 026    Cluster cluster = clusterer.Clusters[0];
 027    Assert.AreEqual(Objects.Count, cluster.Size());
 028    Assert.AreEqual(new Vector3(0, 1.25f, 0), cluster.Coordinates);
 029    Assert.AreEqual(new Vector3(0, 1.25f, 0), cluster.Centroid());
 030  }
 31
 32  // Test to reveal improper clearing of cluster memberships.
 33  [Test]
 034  public void TestTwoDistinctClustersWithResetNeeded() {
 35    // Group A: points near (0, 0, 0).
 036    var groupA = new List<GameObject> {
 37      GenerateObject(new Vector3(0, 0, 0)),
 38      GenerateObject(new Vector3(1, 0, 0)),
 39      GenerateObject(new Vector3(0, 1, 0)),
 40      GenerateObject(new Vector3(1, 1, 0)),
 41    };
 42
 43    // Group B: points near (10, 10, 10).
 044    var groupB = new List<GameObject> {
 45      GenerateObject(new Vector3(10, 10, 10)),
 46      GenerateObject(new Vector3(11, 10, 10)),
 47      GenerateObject(new Vector3(10, 11, 10)),
 48      GenerateObject(new Vector3(11, 11, 10)),
 49    };
 50
 51    // Combine them.
 052    var objects = new List<GameObject>();
 053    objects.AddRange(groupA);
 054    objects.AddRange(groupB);
 55
 56    // Create clusterer with k = 2.
 057    KMeansClusterer clusterer = new KMeansClusterer(objects, k: 2);
 058    clusterer.Cluster();
 59
 60    // We expect exactly 2 clusters.
 061    Assert.AreEqual(2, clusterer.Clusters.Count);
 62
 63    // Retrieve the clusters.
 064    Cluster c0 = clusterer.Clusters[0];
 065    Cluster c1 = clusterer.Clusters[1];
 66
 67    // Because the clusters are well-separated, each cluster should contain all points from one
 68    // group or the other, not a mixture. Check via centroids.
 069    var centroid0 = c0.Centroid();
 070    var centroid1 = c1.Centroid();
 71
 72    // One centroid should be near (0.5, 0.5, 0), the other near (10.5, 10.5, 10).
 073    var expectedCentroid0 = new Vector3(0.5f, 0.5f, 0);
 074    var expectedCentroid1 = new Vector3(10.5f, 10.5f, 10);
 075    bool correctPlacement = (centroid0 == expectedCentroid0 && centroid1 == expectedCentroid1) ||
 76                            (centroid0 == expectedCentroid1 && centroid1 == expectedCentroid0);
 077    Assert.IsTrue(
 78        correctPlacement,
 79        "Centroids not close to the expected group centers. Possible leftover membership from a previous iteration if cl
 80
 81    // Additionally, we can count membership to confirm that each cluster got exactly four points
 82    // for a more direct check.
 083    int cluster0Count = c0.Size();
 084    int cluster1Count = c1.Size();
 085    Assert.AreEqual(8, cluster0Count + cluster1Count,
 86                    "Total membership across clusters does not match the total number of objects.");
 87
 88    // Even if the clusters swapped roles, each cluster should have 4 points if membership was
 89    // properly reset and re-assigned.
 090    bool clusterCountsValid = cluster0Count == 4 && cluster1Count == 4;
 091    Assert.IsTrue(clusterCountsValid,
 92                  $"Cluster sizes not as expected. c0={cluster0Count}, c1={cluster1Count}.");
 093  }
 94}
 95
 96public class ConstrainedKMeansClustererTest {
 97  public static readonly List<GameObject> Objects = new List<GameObject> {
 98    GenerateObject(new Vector3(0, 0, 0)),
 99    GenerateObject(new Vector3(0, 1, 0)),
 100    GenerateObject(new Vector3(0, 1.5f, 0)),
 101    GenerateObject(new Vector3(0, 2.5f, 0)),
 102  };
 103
 104  public static GameObject GenerateObject(in Vector3 position) {
 105    GameObject obj = new GameObject();
 106    obj.transform.position = position;
 107    return obj;
 108  }
 109
 110  [Test]
 111  public void TestSingleCluster() {
 112    ConstrainedKMeansClusterer clusterer =
 113        new ConstrainedKMeansClusterer(Objects, maxSize: Objects.Count, maxRadius: Mathf.Infinity);
 114    clusterer.Cluster();
 115    Assert.AreEqual(1, clusterer.Clusters.Count);
 116    Cluster cluster = clusterer.Clusters[0];
 117    Assert.AreEqual(Objects.Count, cluster.Size());
 118    Assert.AreEqual(new Vector3(0, 1.25f, 0), cluster.Centroid());
 119  }
 120
 121  [Test]
 122  public void TestMaxSizeOne() {
 123    ConstrainedKMeansClusterer clusterer =
 124        new ConstrainedKMeansClusterer(Objects, maxSize: 1, maxRadius: Mathf.Infinity);
 125    clusterer.Cluster();
 126    Assert.AreEqual(Objects.Count, clusterer.Clusters.Count);
 127    foreach (var cluster in clusterer.Clusters) {
 128      Assert.AreEqual(1, cluster.Size());
 129    }
 130  }
 131
 132  [Test]
 133  public void TestZeroRadius() {
 134    ConstrainedKMeansClusterer clusterer =
 135        new ConstrainedKMeansClusterer(Objects, maxSize: Objects.Count, maxRadius: 0);
 136    clusterer.Cluster();
 137    Assert.AreEqual(Objects.Count, clusterer.Clusters.Count);
 138    foreach (var cluster in clusterer.Clusters) {
 139      Assert.AreEqual(1, cluster.Size());
 140    }
 141  }
 142
 143  [Test]
 144  public void TestSmallRadius() {
 145    ConstrainedKMeansClusterer clusterer =
 146        new ConstrainedKMeansClusterer(Objects, maxSize: Objects.Count, maxRadius: 1);
 147    clusterer.Cluster();
 148    Assert.AreEqual(2, clusterer.Clusters.Count);
 149  }
 150}
Generated by: ReportGenerator 5.0.4.0
04/03/2025 - 03:06:44
GitHub | www.palmmedia.de

Methods/Properties

KMeansClustererTest()
GenerateObject(UnityEngine.Vector3&)
TestSingleCluster()
TestTwoDistinctClustersWithResetNeeded()