X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=src%2Fsources%2Fselectiontotale.c;fp=src%2Fsources%2Fselectiontotale.c;h=0000000000000000000000000000000000000000;hb=7f1a6cf08a4d4d67e8a95b8c1c0cc74ff3deb5a4;hp=8c1b7686f5b6927c95c18fca3ee08d568f17205f;hpb=31ef8a5c9bbaefcf40d2c2bad43b27d469c28c34;p=valse.git

diff --git a/src/sources/selectiontotale.c b/src/sources/selectiontotale.c
deleted file mode 100644
index 8c1b768..0000000
--- a/src/sources/selectiontotale.c
+++ /dev/null
@@ -1,143 +0,0 @@
-#include <stdlib.h>
-#include <omp.h>
-#include <math.h>
-#include "EMGLLF.h"
-#include "utils.h"
-
-// Main job on raw inputs (after transformation from mxArray)
-void selectiontotale_core(
-	// IN parameters
-	const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
-	const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
-	const Real* piInit,// parametre initial des proportions
-	const Real* gamInit, // paramètre initial des probabilités a posteriori de chaque échantillon
-	int mini, // nombre minimal d'itérations dans lambdaIndex'algorithme EM
-	int maxi, // nombre maximal d'itérations dans lambdaIndex'algorithme EM
-	Real gamma, // valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
-	const Real* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso
-	const Real* X,// régresseurs
-	const Real* Y,// réponse
-	Real seuil, // seuil pour prendre en compte une variable
-	Real tau, // seuil pour accepter la convergence
-	// OUT parameters (all pointers, to be modified)
-	int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
-	int* A2, // matrice des coefficients des parametres non selectionnes
-	Real* Rho,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
-	Real* Pi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
-	// additional size parameters
-	int n,// taille de lambdaIndex'echantillon
-	int p,// nombre de covariables
-	int m,// taille de Y (multivarié)
-	int k,// nombre de composantes
-	int L) // taille de glambda
-{
-	// Fill outputs with zeros: they might not be assigned
-	for (int u=0; u<p*(m+1)*L; u++)
-	{
-		A1[u] = 0;
-		A2[u] = 0;
-	}
-	for (int u=0; u<m*m*k*L; u++)
-		Rho[u] = 0.0;
-	for (int u=0; u<k*L; u++)
-		Pi[u] = 0.0;
-
-	//initiate parallel section
-	int 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++)
-	{
-		//allocate output variables
-		Real* phi = (Real*)malloc(p*m*k*sizeof(Real));
-		Real* rho = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
-		Real* pi = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
-		Real* LLF = (Real*)malloc(maxi*sizeof(Real));
-		Real* S = (Real*)malloc(p*m*k*sizeof(Real));
-		EMGLLF_core(phiInit,rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,glambda[lambdaIndex],X,Y,tau,
-			phi,rho,pi,LLF,S,
-			n,p,m,k);
-		free(LLF);
-		free(S);
-
-		//Si un des coefficients est supérieur au seuil, on garde cette variable
-		int* selectedVariables = (int*)calloc(p*m,sizeof(int));
-		int* discardedVariables = (int*)calloc(p*m,sizeof(int));
-		int atLeastOneSelectedVariable = 0;
-		for (int j=0; j<p; j++)
-		{
-			int cpt = 0;
-			int cpt2 = 0;
-			for (int jj=0; jj<m; jj++)
-			{
-				Real maxPhi = 0.0;
-				for (int r=0; r<k; r++)
-				{
-					if (fabs(phi[ai(j,jj,r,p,m,k)]) > maxPhi)
-						maxPhi = fabs(phi[ai(j,jj,r,p,m,k)]);
-				}
-				if (maxPhi > seuil)
-				{
-					selectedVariables[mi(j,cpt,p,m)] = jj+1;
-					atLeastOneSelectedVariable = 1;
-					cpt++;
-				}
-				else
-				{
-					discardedVariables[mi(j,cpt2,p,m)] = jj+1;
-					cpt2++;
-				}
-			}
-		}
-		free(phi);
-
-		if (atLeastOneSelectedVariable)
-		{
-			int* vec = (int*)malloc(p*sizeof(int));
-			int vecSize = 0;
-			for (int j=0; j<p; j++)
-			{
-				if (selectedVariables[mi(j,0,p,m)] != 0)
-					vec[vecSize++] = j;
-			}
-			
-			//A1
-			for (int j=0; j<p; j++)
-				A1[ai(j,0,lambdaIndex,p,m+1,L)] = (j < vecSize ? vec[j]+1 : 0);
-			for (int j=0; j<vecSize; j++)
-			{
-				for (int jj=1; jj<=m; jj++)
-					A1[ai(j,jj,lambdaIndex,p,m+1,L)] = selectedVariables[mi(vec[j],jj-1,p,m)];
-			}
-			//A2
-			for (int j=0; j<p; j++)
-				A2[ai(j,0,lambdaIndex,p,m+1,L)] = j+1;
-			for (int j=0; j<p; j++)
-			{
-				for (int jj=1; jj<=m; jj++)
-					A2[ai(j,jj,lambdaIndex,p,m+1,L)] = discardedVariables[mi(j,jj-1,p,m)];
-			}
-			//Rho
-			for (int j=0; j<m; j++)
-			{
-				for (int jj=0; jj<m; jj++)
-				{
-					for (int r=0; r<k; r++)
-						Rho[ai4(j,jj,r,lambdaIndex,m,m,k,L)] = rho[ai(j,jj,r,m,m,k)];
-				}
-			}
-			//Pi
-			for (int r=0; r<k; r++)
-				Pi[mi(r,lambdaIndex,k,L)] = pi[r];
-			free(vec);
-		}
-
-		free(selectedVariables);
-		free(discardedVariables);
-		free(rho);
-		free(pi);
-	}
-	}
-}