// TODO: comment on constructionModelesLassoRank purpose
void constructionModelesLassoRank_core(
// IN parameters
- const double* Pi,// parametre initial des proportions
- const double* Rho, // parametre initial de variance renormalisé
+ const Real* pi,// parametre initial des proportions
+ const Real* rho, // parametre initial de variance renormalisé
int mini, // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
int maxi, // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
- const double* X,// régresseurs
- const double* Y,// réponse
- double tau, // seuil pour accepter la convergence
+ const Real* X,// régresseurs
+ const Real* Y,// réponse
+ Real tau, // seuil pour accepter la convergence
const int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
int rangmin, //rang minimum autorisé
int rangmax, //rang maximum autorisé
// OUT parameters (all pointers, to be modified)
- double* phi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
- double* lvraisemblance,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
+ Real* phi,// 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 deltaRank = rangmax-rangmin+1;
int Size = (int)pow(deltaRank,k);
int* Rank = (int*)malloc(Size*k*sizeof(int));
-for (int r=0; r<k; r++)
-{
- //On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
- //Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre : ca remplit la colonne
- //Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rangmax-rangmin)^2 fois
- //...
- //Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ca (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
+ for (int r=0; r<k; r++)
+ {
+ // 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.
int indexInRank = 0;
int value = 0;
while (indexInRank < Size)
{
- for (int u=0; u<pow(deltaRank,k-r-1); u++)
+ int upperBoundU = (int)pow(deltaRank,k-r-1);
+ for (int u=0; u<upperBoundU; u++)
Rank[mi(indexInRank++,r,Size,k)] = rangmin + value;
value = (value+1) % deltaRank;
}
//Initialize phi to zero, because unactive variables won't be assigned
for (int i=0; i<p*m*k*L*Size; i++)
phi[i] = 0.0;
+ for (int i=0; i<L*Size*2; i++)
+ llh[i] = INFINITY;
//initiate parallel section
int lambdaIndex;
if (A1[mi(j,lambdaIndex,p,L)] != 0)
active[longueurActive++] = A1[mi(j,lambdaIndex,p,L)] - 1;
}
-
if (longueurActive == 0)
continue;
//from now on, longueurActive > 0
- double* phiLambda = (double*)malloc(longueurActive*m*k*sizeof(double));
- double LLF;
+ Real* phiLambda = (Real*)malloc(longueurActive*m*k*sizeof(Real));
+ Real LLF;
for (int j=0; j<Size; j++)
{
- //[phiLambda,LLF] = EMGrank(Pi(:,lambdaIndex),Rho(:,:,:,lambdaIndex),mini,maxi,X(:,active),Y,tau,Rank(j,:));
int* rank = (int*)malloc(k*sizeof(int));
for (int r=0; r<k; r++)
rank[r] = Rank[mi(j,r,Size,k)];
- double* Xactive = (double*)malloc(n*longueurActive*sizeof(double));
+ Real* Xactive = (Real*)malloc(n*longueurActive*sizeof(Real));
for (int i=0; i<n; i++)
{
for (int jj=0; jj<longueurActive; jj++)
Xactive[mi(i,jj,n,longueurActive)] = X[mi(i,active[jj],n,p)];
}
- double* PiLambda = (double*)malloc(k*sizeof(double));
+ Real* piLambda = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
for (int r=0; r<k; r++)
- PiLambda[r] = Pi[mi(r,lambdaIndex,k,L)];
- double* RhoLambda = (double*)malloc(m*m*k*sizeof(double));
+ piLambda[r] = pi[mi(r,lambdaIndex,k,L)];
+ Real* rhoLambda = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
for (int u=0; u<m; u++)
{
for (int v=0; v<m; v++)
{
for (int r=0; r<k; r++)
- RhoLambda[ai(u,v,r,m,m,k)] = Rho[ai4(u,v,r,lambdaIndex,m,m,k,L)];
+ rhoLambda[ai(u,v,r,m,m,k)] = rho[ai4(u,v,r,lambdaIndex,m,m,k,L)];
}
}
- EMGrank_core(PiLambda,RhoLambda,mini,maxi,Xactive,Y,tau,rank,
+ EMGrank_core(piLambda,rhoLambda,mini,maxi,Xactive,Y,tau,rank,
phiLambda,&LLF,
n,longueurActive,m,k);
free(rank);
free(Xactive);
- free(PiLambda);
- free(RhoLambda);
- //lvraisemblance((lambdaIndex-1)*Size+j,:) = [LLF, dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)];
- lvraisemblance[mi(lambdaIndex*Size+j,0,L*Size,2)] = LLF;
- //dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)
- double dotProduct = 0.0;
+ free(piLambda);
+ free(rhoLambda);
+ //llh[(lambdaIndex-1)*Size+j,] = c(LLF, ...)
+ llh[mi(lambdaIndex*Size+j,0,L*Size,2)] = LLF;
+ //sum(Rank[j,] * (length(active)- Rank[j,] + m)) )
+ Real dotProduct = 0.0;
for (int r=0; r<k; r++)
dotProduct += Rank[mi(j,r,Size,k)] * (longueurActive-Rank[mi(j,r,Size,k)]+m);
- lvraisemblance[mi(lambdaIndex*Size+j,1,Size*L,2)] = dotProduct;
- //phi(active,:,:,(lambdaIndex-1)*Size+j) = phiLambda;
+ llh[mi(lambdaIndex*Size+j,1,Size*L,2)] = dotProduct;
+ //phi[active,,,(lambdaIndex-1)*Size+j] = res$phi
for (int jj=0; jj<longueurActive; jj++)
{
for (int mm=0; mm<m; mm++)
{
for (int r=0; r<k; r++)
- phi[ai5(active[jj],mm,r,lambdaIndex,j,p,m,k,L,Size)] = phiLambda[jj*m*k+mm*k+r];
+ {
+ phi[ai4(active[jj],mm,r,lambdaIndex*Size+j,p,m,k,L*Size)] =
+ phiLambda[ai(jj,mm,r,longueurActive,m,k)];
+ }
}
}
}
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