throw away old code, prepare tests
[epclust.git] / old_C_code / stage2_UNFINISHED / src / 01_extract-features_2010.r
diff --git a/old_C_code/stage2_UNFINISHED/src/01_extract-features_2010.r b/old_C_code/stage2_UNFINISHED/src/01_extract-features_2010.r
deleted file mode 100644 (file)
index a1d7d49..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-## File : 01_extract-features_2010.r
-## Description : Using the full data matrix, we extract handy features to
-##               cluster.
-
-rm(list = ls())
-
-source('http://eric.univ-lyon2.fr/~jcugliari/codes/functional-clustering.r')
-setwd("~/ownCloud/projects/2014_EDF-Orsay-Lyon2/codes/")
-
-## 1. Read auxiliar data files ####
-
-identifiants <- read.table("identifs.txt")[ ,1]
-dates0       <- read.table("datesall.txt")[, 1]
-dates        <- dates0[grep("2010", dates0)]
-rm(dates0)
-
-n <- length(identifiants)
-p <- length(dates)
-
-blocks <- c(rep(6500, 3), 5511)  
-
-
-## 2. Process the large file ####
-
-close(con)
-con <- file("~/tmp/2010_full.txt")  # Establish a connection to the file
-open(con, "r")                      # Open the connection
-
-for(b in seq_along(blocks)){        # Reading loop
-  nb <- blocks[b]
-  actual <- readLines(con = con, n = nb )
-  auxmat <- matrix(unlist(strsplit(actual, " ")), ncol = p + 1, byrow = TRUE)
-  rm(actual)
-
-  datamat <- t(apply(auxmat[, -1], 1, as.numeric))
-  rownames(datamat) <- substr(auxmat[, 1], 2, 7)
-  rm(auxmat)
-
-  auxDWT <- t(apply(datamat, 1, toDWT))
-  auxcontrib <- t(apply(auxDWT,  1, contrib))
-  rm(auxDWT)
-  
-  if(b == 1) {
-    matcontrib <- auxcontrib
-  } else {
-    matcontrib <- rbind(matcontrib, auxcontrib)
-  }
-  
-}
-
-close(con)                      # close connection to the file
-
-write.table(matcontrib, file = "~/tmp/2010_contrib.txt")
-