+++ /dev/null
-#include <stdlib.h>
-#include <omp.h>
-#include <math.h>
-#include "EMGLLF.h"
-#include "utils.h"
-
-// Main job on raw inputs (after transformation from mxArray)
-void selectiontotale_core(
- // IN parameters
- const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
- const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
- 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 lambdaIndex'algorithme EM
- int maxi, // nombre maximal d'itérations dans lambdaIndex'algorithme EM
- Real gamma, // valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
- const Real* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso
- const Real* X,// régresseurs
- const Real* Y,// réponse
- Real seuil, // seuil pour prendre en compte une variable
- Real tau, // seuil pour accepter la convergence
- // OUT parameters (all pointers, to be modified)
- int* A1, // matrice des coefficients des parametres selectionnes
- int* A2, // matrice des coefficients des parametres non selectionnes
- Real* Rho,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
- Real* Pi,// estimateur ainsi calculé par le Lasso
- // additional size parameters
- int n,// taille de lambdaIndex'echantillon
- int p,// nombre de covariables
- int m,// taille de Y (multivarié)
- int k,// nombre de composantes
- int L) // taille de glambda
-{
- // Fill outputs with zeros: they might not be assigned
- for (int u=0; u<p*(m+1)*L; u++)
- {
- A1[u] = 0;
- A2[u] = 0;
- }
- for (int u=0; u<m*m*k*L; u++)
- Rho[u] = 0.0;
- for (int u=0; u<k*L; u++)
- Pi[u] = 0.0;
-
- //initiate parallel section
- int lambdaIndex;
- omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);
- #pragma omp parallel default(shared) private(lambdaIndex)
- {
- #pragma omp for schedule(dynamic,CHUNK_SIZE) nowait
- for (lambdaIndex=0; lambdaIndex<L; lambdaIndex++)
- {
- //allocate output variables
- Real* phi = (Real*)malloc(p*m*k*sizeof(Real));
- Real* rho = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
- Real* pi = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
- Real* LLF = (Real*)malloc(maxi*sizeof(Real));
- Real* S = (Real*)malloc(p*m*k*sizeof(Real));
- EMGLLF_core(phiInit,rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,glambda[lambdaIndex],X,Y,tau,
- phi,rho,pi,LLF,S,
- n,p,m,k);
- free(LLF);
- free(S);
-
- //Si un des coefficients est supérieur au seuil, on garde cette variable
- int* selectedVariables = (int*)calloc(p*m,sizeof(int));
- int* discardedVariables = (int*)calloc(p*m,sizeof(int));
- int atLeastOneSelectedVariable = 0;
- for (int j=0; j<p; j++)
- {
- int cpt = 0;
- int cpt2 = 0;
- for (int jj=0; jj<m; jj++)
- {
- Real maxPhi = 0.0;
- for (int r=0; r<k; r++)
- {
- if (fabs(phi[ai(j,jj,r,p,m,k)]) > maxPhi)
- maxPhi = fabs(phi[ai(j,jj,r,p,m,k)]);
- }
- if (maxPhi > seuil)
- {
- selectedVariables[mi(j,cpt,p,m)] = jj+1;
- atLeastOneSelectedVariable = 1;
- cpt++;
- }
- else
- {
- discardedVariables[mi(j,cpt2,p,m)] = jj+1;
- cpt2++;
- }
- }
- }
- free(phi);
-
- if (atLeastOneSelectedVariable)
- {
- int* vec = (int*)malloc(p*sizeof(int));
- int vecSize = 0;
- for (int j=0; j<p; j++)
- {
- if (selectedVariables[mi(j,0,p,m)] != 0)
- vec[vecSize++] = j;
- }
-
- //A1
- for (int j=0; j<p; j++)
- A1[ai(j,0,lambdaIndex,p,m+1,L)] = (j < vecSize ? vec[j]+1 : 0);
- for (int j=0; j<vecSize; j++)
- {
- for (int jj=1; jj<=m; jj++)
- A1[ai(j,jj,lambdaIndex,p,m+1,L)] = selectedVariables[mi(vec[j],jj-1,p,m)];
- }
- //A2
- for (int j=0; j<p; j++)
- A2[ai(j,0,lambdaIndex,p,m+1,L)] = j+1;
- for (int j=0; j<p; j++)
- {
- for (int jj=1; jj<=m; jj++)
- A2[ai(j,jj,lambdaIndex,p,m+1,L)] = discardedVariables[mi(j,jj-1,p,m)];
- }
- //Rho
- for (int j=0; j<m; j++)
- {
- for (int jj=0; jj<m; jj++)
- {
- for (int r=0; r<k; r++)
- Rho[ai4(j,jj,r,lambdaIndex,m,m,k,L)] = rho[ai(j,jj,r,m,m,k)];
- }
- }
- //Pi
- for (int r=0; r<k; r++)
- Pi[mi(r,lambdaIndex,k,L)] = pi[r];
- free(vec);
- }
-
- free(selectedVariables);
- free(discardedVariables);
- free(rho);
- free(pi);
- }
- }
-}
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