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[valse.git] / pkg / src / EMGLLF.c

diff --git a/pkg/src/sources/EMGLLF.c b/pkg/src/EMGLLF.c
similarity index 91%
rename from pkg/src/sources/EMGLLF.c
rename to pkg/src/EMGLLF.c
index b77f24a..978f253 100644 (file)
--- a/pkg/src/sources/EMGLLF.c
+++ b/pkg/src/EMGLLF.c
@@ -6,30 +6,30 @@
 // TODO: don't recompute indexes ai(...) and mi(...) when possible
 void EMGLLF_core(
        // IN parameters
-       const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
-       const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
+       const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalise
+       const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalise
        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, // puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
-       Real lambda, // valeur du paramètre de régularisation du Lasso
-       const Real* X, // régresseurs
-       const Real* Y, // réponse
+       const Real* gamInit, // parametre initial des probabilites a posteriori de chaque echantillon
+       int mini, // nombre minimal d'iterations dans l'algorithme EM
+       int maxi, // nombre maximal d'iterations dans l'algorithme EM
+       Real gamma, // puissance des proportions dans la penalisation pour un Lasso adaptatif
+       Real lambda, // valeur du parametre de regularisation du Lasso
+       const Real* X, // regresseurs
+       const Real* Y, // reponse
        Real eps, // seuil pour accepter la convergence
        // OUT parameters (all pointers, to be modified)
-       Real* phi, // parametre de moyenne renormalisé, calculé par l'EM
-       Real* rho, // parametre de variance renormalisé, calculé par l'EM
-       Real* pi, // parametre des proportions renormalisé, calculé par l'EM
-       Real* llh, // (derniere) log vraisemblance associée à cet échantillon,
-                  // pour les valeurs estimées des paramètres
+       Real* phi, // parametre de moyenne renormalise, calcule par l'EM
+       Real* rho, // parametre de variance renormalise, calcule par l'EM
+       Real* pi, // parametre des proportions renormalise, calcule par l'EM
+       Real* llh, // (derniere) log vraisemblance associee a cet echantillon,
+                  // pour les valeurs estimees des parametres
        Real* S,
        int* affec,
        // additional size parameters
        int n, // nombre d'echantillons
        int p, // nombre de covariables
-       int m, // taille de Y (multivarié)
-       int k) // nombre de composantes dans le mélange
+       int m, // taille de Y (multivarie)
+       int k) // nombre de composantes dans le melange
 {
        //Initialize outputs
        copyArray(phiInit, phi, p*m*k);
@@ -67,7 +67,7 @@ void EMGLLF_core(
                copyArray(rho, Rho, m*m*k);
                copyArray(pi, Pi, k);
 
-               // Calculs associés a Y et X
+               // Calculs associes a Y et X
                for (int r=0; r<k; r++)
                {
                        for (int mm=0; mm<m; mm++)
@@ -174,7 +174,7 @@ void EMGLLF_core(
                for (int v=0; v<k; v++)
                        gam2DotLogPi2 += gam2[v] * log(pi2[v]);
 
-               //t(m) la plus grande valeur dans la grille O.1^k tel que ce soit décroissante ou constante
+               //t(m) la plus grande valeur dans la grille O.1^k tel que ce soit decroissante ou constante
                while (-invN*a + lambda*piPowGammaDotB < -invN*gam2DotLogPi2 + lambda*pi2PowGammaDotB
                        && kk<1000)
                {