#include "EMGLLF.h" #include "utils.h" #include #include #include // TODO: comment on constructionModelesLassoMLE purpose void constructionModelesLassoMLE_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 l'algorithme EM int maxi,// nombre maximal d'itérations dans l'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 const int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes const int* A2, // matrice des coefficients des parametres non selectionnes // OUT parameters Real* phi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso Real* rho,// estimateur ainsi calculé par le Lasso Real* pi, // estimateur ainsi calculé par le Lasso Real* llh, // estimateur ainsi calculé par le Lasso // additional size parameters int n, // taille de l'echantillon int p, // nombre de covariables int m, // taille de Y (multivarié) int k, // nombre de composantes int L) // taille de glambda { //preparation: phi,rho,pi = 0, llh=+Inf for (int u=0; u 0) { //phi[A2[j,1,lambdaIndex],b,,lambdaIndex] = 0. for (int mm=0; mmdata[u*m+v] = rho[ai4(u,v,r,lambdaIndex,m,m,k,L)]; } gsl_linalg_LU_decomp(matrix, permutation, &signum); Real detRhoR = gsl_linalg_LU_det(matrix, signum); //compute Y(i,:)*rho(:,:,r,lambdaIndex) for (int u=0; u Real dotProduct = 0.0; for (int u=0; u