fix memory leaks on EMGLLF, test OK for EMGrank

[valse.git] / src / sources / constructionModelesLassoRank.c

diff --git a/src/sources/constructionModelesLassoRank.c b/src/sources/constructionModelesLassoRank.c
index e7712a9..2be1982 100644 (file)
--- a/src/sources/constructionModelesLassoRank.c
+++ b/src/sources/constructionModelesLassoRank.c
@@ -7,19 +7,19 @@
 // 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
@@ -73,24 +73,24 @@ for (int r=0; r<k; r++)
                        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));
+                       Real* RhoLambda = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
                        for (int u=0; u<m; u++)
                        {
                                for (int v=0; v<m; v++)
@@ -106,13 +106,13 @@ for (int r=0; r<k; r++)
                        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;
+                       //llh((lambdaIndex-1)*Size+j,:) = [LLF, dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)];
+                       llh[mi(lambdaIndex*Size+j,0,L*Size,2)] = LLF;
                        //dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)
-                       double dotProduct = 0.0;
+                       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;
+                       llh[mi(lambdaIndex*Size+j,1,Size*L,2)] = dotProduct;
                        //phi(active,:,:,(lambdaIndex-1)*Size+j) = phiLambda;
                        for (int jj=0; jj<longueurActive; jj++)
                        {