X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=src%2Fsources%2Fselectiontotale.c;fp=src%2Fsources%2Fselectiontotale.c;h=f3ed95b12b72437845f13c5f7c86536e6f3cb308;hb=493a35bfea6d1210c94ced8fbfe3e572f0389ea5;hp=0000000000000000000000000000000000000000;hpb=35b42a4bd37b162a3d579693b2b5fa4913a52ed5;p=valse.git

diff --git a/src/sources/selectiontotale.c b/src/sources/selectiontotale.c
new file mode 100644
index 0000000..f3ed95b
--- /dev/null
+++ b/src/sources/selectiontotale.c
@@ -0,0 +1,142 @@
+#include "selectiontotale.h"
+#include "EMGLLF.h"
+#include <omp.h>
+#include "omp_num_threads.h"
+
+// Main job on raw inputs (after transformation from mxArray)
+void selectiontotale(
+	// 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
+	mwSize n,              // taille de lambdaIndex'echantillon                
+	mwSize p,              // nombre de covariables
+	mwSize m,              // taille de Y (multivarié)
+	mwSize k,              // nombre de composantes
+	mwSize 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
+	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++)
+	{
+		//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(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
+		mwSize* selectedVariables = (mwSize*)calloc(p*m,sizeof(mwSize));
+		mwSize* discardedVariables = (mwSize*)calloc(p*m,sizeof(mwSize));
+		int atLeastOneSelectedVariable = 0;
+		for (mwSize j=0; j<p; j++)
+		{
+			mwSize cpt = 0;
+			mwSize cpt2 = 0;
+			for (mwSize jj=0; jj<m; jj++)
+			{
+				Real maxPhi = 0.0;
+				for (mwSize r=0; r<k; r++)
+				{
+					if (fabs(phi[j*m*k+jj*k+r]) > maxPhi)
+						maxPhi = fabs(phi[j*m*k+jj*k+r]);
+				}
+				if (maxPhi > seuil)
+				{
+					selectedVariables[j*m+cpt] = jj+1;
+					atLeastOneSelectedVariable = 1;
+					cpt++;
+				}
+				else
+				{
+					discardedVariables[j*m+cpt2] = jj+1;
+					cpt2++;
+				}
+			}
+		}
+		free(phi);
+		
+		if (atLeastOneSelectedVariable)
+		{
+			Int* vec = (Int*)malloc(p*sizeof(Int));
+			mwSize vecSize = 0;
+			for (mwSize j=0; j<p; j++)
+			{
+				if (selectedVariables[j*m+0] != 0)
+					vec[vecSize++] = j;
+			}
+			
+			//A1
+			for (mwSize j=0; j<p; j++)
+				A1[j*(m+1)*L+0*L+lambdaIndex] = (j < vecSize ? vec[j]+1 : 0);
+			for (mwSize j=0; j<vecSize; j++)
+			{
+				for (mwSize jj=1; jj<=m; jj++)
+					A1[j*(m+1)*L+jj*L+lambdaIndex] = selectedVariables[vec[j]*m+jj-1];
+			}
+			//A2
+			for (mwSize j=0; j<p; j++)
+				A2[j*(m+1)*L+0*L+lambdaIndex] = j+1;
+			for (mwSize j=0; j<p; j++)
+			{
+				for (mwSize jj=1; jj<=m; jj++)
+					A2[j*(m+1)*L+jj*L+lambdaIndex] = discardedVariables[j*m+jj-1];
+			}
+			//Rho
+			for (mwSize j=0; j<m; j++)
+			{
+				for (mwSize jj=0; jj<m; jj++)
+				{
+					for (mwSize r=0; r<k; r++)
+						Rho[j*m*k*L+jj*k*L+r*L+lambdaIndex] = rho[j*m*k+jj*k+r];
+				}
+			}
+			//Pi
+			for (mwSize r=0; r<k; r++)
+				Pi[r*L+lambdaIndex] = pi[r];
+			free(vec);
+		}
+		
+		free(selectedVariables);
+		free(discardedVariables);
+		free(rho);
+		free(pi);
+	}
+	}
+}