--- /dev/null
+constructionModelesLassoRank = function(pi,rho,mini,maxi,X,Y,tau,A1,rangmin,rangmax)
+{
+ #get matrix sizes
+ n = dim(X)[1]
+ p = dim(X)[2]
+ m = dim(rho)[2]
+ k = dim(rho)[3]
+ L = dim(A1)[2]
+
+ # On cherche les rangs possiblement intéressants
+ deltaRank = rangmax - rangmin + 1
+ Size = deltaRank^k
+ Rank = matrix(0, nrow=Size, ncol=k)
+ for(r in 1:k)
+ {
+ # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
+ # Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre :
+ # ça remplit la colonne
+ # Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre,
+ # et on fait ça (rangmax-rangmin)^2 fois
+ # ...
+ # Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois,
+ # et on fait ça (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
+ Rank[,r] = rangmin + rep(0:(deltaRank-1), deltaRank^(r-1), each=deltaRank^(k-r))
+ }
+
+ # output parameters
+ phi = array(0, dim=c(p,m,k,L*Size))
+ llh = matrix(0, L*Size, 2) #log-likelihood
+ for(lambdaIndex in 1:L)
+ {
+ # on ne garde que les colonnes actives
+ # 'active' sera l'ensemble des variables informatives
+ active = A1[,lambdaIndex]
+ active = active[-(active==0)]
+ if (length(active) > 0)
+ {
+ for (j in 1:Size)
+ {
+ res = EMGrank(Pi[,lambdaIndex], Rho[,,,lambdaIndex], mini, maxi,
+ X[,active], Y, tau, Rank[j,])
+ llh[(lambdaIndex-1)*Size+j,] =
+ c( res$LLF, sum(Rank[j,] * (length(active)- Rank[j,] + m)) )
+ phi[active,,,(lambdaIndex-1)*Size+j] = res$phi
+ }
+ }
+ }
+ return (list("phi"=phi, "llh" = llh))
+}