X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=src%2Fsources%2FconstructionModelesLassoRank.c;fp=src%2Fsources%2FconstructionModelesLassoRank.c;h=98c02d5876dfc343c27d6f893dc5c6d37b0c178b;hb=493a35bfea6d1210c94ced8fbfe3e572f0389ea5;hp=0000000000000000000000000000000000000000;hpb=35b42a4bd37b162a3d579693b2b5fa4913a52ed5;p=valse.git

diff --git a/src/sources/constructionModelesLassoRank.c b/src/sources/constructionModelesLassoRank.c
new file mode 100644
index 0000000..98c02d5
--- /dev/null
+++ b/src/sources/constructionModelesLassoRank.c
@@ -0,0 +1,131 @@
+#include "EMGrank.h"
+#include "constructionModelesLassoRank.h"
+#include <gsl/gsl_linalg.h>
+#include <omp.h>
+#include "omp_num_threads.h"
+
+// TODO: comment on constructionModelesLassoRank purpose
+void constructionModelesLassoRank(
+	// IN parameters 
+	const Real* Pi,    // parametre initial des proportions
+	const Real* Rho,   // parametre initial de variance renormalisé
+	Int mini,       // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM	
+	Int maxi,       // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
+	const Real* X,      // régresseurs
+	const Real* Y,      // réponse
+	Real tau,     // seuil pour accepter la convergence
+	const Int* A1,     // matrice des coefficients des parametres selectionnes
+	Int rangmin, 	//rang minimum autorisé
+	Int rangmax,	//rang maximum autorisé
+	// OUT parameters (all pointers, to be modified)
+	Real* phi,        // estimateur ainsi calculé par le Lasso
+    Real* lvraisemblance,      // estimateur ainsi calculé par le Lasso
+    // additional size parameters
+	mwSize n,              // taille de l'echantillon                
+	mwSize p,              // nombre de covariables
+	mwSize m,              // taille de Y (multivarié)
+	mwSize k,              // nombre de composantes
+	mwSize L)              // taille de glambda
+{
+	//On cherche les rangs possiblement intéressants
+	Int deltaRank = rangmax-rangmin+1;
+	mwSize Size = (mwSize)pow(deltaRank,k);
+	Int* Rank = (Int*)malloc(Size*k*sizeof(Int));
+    for (mwSize r=0; r<k; r++)
+    {
+		//On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
+		//Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre : ca remplit la colonne
+		//Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rangmax-rangmin)^2 fois 
+		//...
+		//Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ca (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
+		Int indexInRank = 0;
+		Int value = 0;
+		while (indexInRank < Size)
+		{
+			for (Int u=0; u<pow(deltaRank,k-r-1); u++)
+				Rank[(indexInRank++)*k+r] = rangmin + value;
+			value = (value+1) % deltaRank;
+		}
+	}
+	
+	//Initialize phi to zero, because unactive variables won't be assigned
+	for (mwSize i=0; i<p*m*k*L*Size; i++)
+		phi[i] = 0.0;
+	
+	//initiate parallel section
+	mwSize lambdaIndex;
+	omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);
+	#pragma omp parallel default(shared) private(lambdaIndex)
+	{
+	#pragma omp for schedule(dynamic,CHUNK_SIZE) nowait
+	for (lambdaIndex=0; lambdaIndex<L; lambdaIndex++)
+	{
+		//On ne garde que les colonnes actives : active sera l'ensemble des variables informatives
+		Int* active = (Int*)malloc(p*sizeof(Int));
+		mwSize longueurActive = 0;
+		for (Int j=0; j<p; j++)
+		{
+			if (A1[j*L+lambdaIndex] != 0)
+				active[longueurActive++] = A1[j*L+lambdaIndex] - 1;
+		}
+		
+		if (longueurActive == 0)
+			continue;
+		
+		//from now on, longueurActive > 0
+		Real* phiLambda = (Real*)malloc(longueurActive*m*k*sizeof(Real));
+		Real LLF;
+		for (Int j=0; j<Size; j++)
+		{
+			//[phiLambda,LLF] = EMGrank(Pi(:,lambdaIndex),Rho(:,:,:,lambdaIndex),mini,maxi,X(:,active),Y,tau,Rank(j,:));
+			Int* rank = (Int*)malloc(k*sizeof(Int));
+			for (mwSize r=0; r<k; r++)
+				rank[r] = Rank[j*k+r];
+			Real* Xactive = (Real*)malloc(n*longueurActive*sizeof(Real));
+			for (mwSize i=0; i<n; i++)
+			{
+				for (mwSize jj=0; jj<longueurActive; jj++)
+					Xactive[i*longueurActive+jj] = X[i*p+active[jj]];
+			}
+			Real* PiLambda = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
+			for (mwSize r=0; r<k; r++)
+				PiLambda[r] = Pi[r*L+lambdaIndex];
+			Real* RhoLambda = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
+			for (mwSize u=0; u<m; u++)
+			{
+				for (mwSize v=0; v<m; v++)
+				{
+					for (mwSize r=0; r<k; r++)
+						RhoLambda[u*m*k+v*k+r] = Rho[u*m*k*L+v*k*L+r*L+lambdaIndex];
+				}
+			}
+			EMGrank(PiLambda,RhoLambda,mini,maxi,Xactive,Y,tau,rank,
+				phiLambda,&LLF,
+				n,longueurActive,m,k);
+			free(rank);
+			free(Xactive);
+			free(PiLambda);
+			free(RhoLambda);
+			//lvraisemblance((lambdaIndex-1)*Size+j,:) = [LLF, dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)];
+			lvraisemblance[(lambdaIndex*Size+j)*2] = LLF;
+			//dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)
+			Real dotProduct = 0.0;
+			for (mwSize r=0; r<k; r++)
+				dotProduct += Rank[j*k+r] * (longueurActive-Rank[j*k+r]+m);
+			lvraisemblance[(lambdaIndex*Size+j)*2+1] = dotProduct;
+			//phi(active,:,:,(lambdaIndex-1)*Size+j) = phiLambda;
+			for (mwSize jj=0; jj<longueurActive; jj++)
+			{
+				for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
+				{
+					for (mwSize r=0; r<k; r++)
+						phi[active[jj]*m*k*L*Size+mm*k*L*Size+r*L*Size+(lambdaIndex*Size+j)] = phiLambda[jj*m*k+mm*k+r];
+				}
+			}
+		}
+		free(active);
+		free(phiLambda);
+	}
+	}
+	free(Rank);
+}