utilisation de k-means au lieu de hierarchique dans initSmallEM - PB de dimensions...

[valse.git] / R / main.R

diff --git a/R/main.R b/R/main.R
index eab5e3f..9817b00 100644 (file)
--- a/R/main.R
+++ b/R/main.R
@@ -39,7 +39,7 @@ SelMix = setRefClass(
                # initialisation for the allocations probabilities in each component
                tauInit,
                # values for the regularization parameter grid
-               gridLambda = [];
+               gridLambda = c(),
                # je ne crois pas vraiment qu'il faille les mettre en sortie, d'autant plus qu'on construit
                # une matrice A1 et A2 pour chaque k, et elles sont grandes, donc ca coute un peu cher ...
                A1,
@@ -52,7 +52,7 @@ SelMix = setRefClass(
                Pi,
 
                #immutable
-               seuil = 1e-15;
+               seuil = 1e-15
        ),
 
        methods = list(
@@ -100,7 +100,7 @@ SelMix = setRefClass(
                        "computation of the regularization grid"
                        #(according to explicit formula given by EM algorithm)
 
-                       gridLambda <<- grillelambda(sx.phiInit,sx.rhoInit,sx.piInit,sx.tauInit,sx.X,sx.Y,
+                       gridLambda <<- gridLambda(sx.phiInit,sx.rhoInit,sx.piInit,sx.tauInit,sx.X,sx.Y,
                                sx.gamma,sx.mini,sx.maxi,sx.eps);
                },