Emilie update

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index a84520a..d8cc23d 100644 (file)
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -19,3 +19,4 @@ Rprof.out
 *.o
 *.so
 *.exe
+.Rproj.user

diff --git a/pkg/DESCRIPTION b/pkg/DESCRIPTION
index 65ed448..b620b65 100644 (file)
--- a/pkg/DESCRIPTION
+++ b/pkg/DESCRIPTION
@@ -27,7 +27,7 @@ Suggests:
     testthat
 URL: http://git.auder.net/?p=valse.git
 License: MIT + file LICENSE
-RoxygenNote: 6.0.1
+RoxygenNote: 7.0.2
 Collate:
     'plot_valse.R'
     'main.R'

diff --git a/pkg/R/EMGLLF.R b/pkg/R/EMGLLF.R
index e393ec8..93012fb 100644 (file)
--- a/pkg/R/EMGLLF.R
+++ b/pkg/R/EMGLLF.R
@@ -39,8 +39,8 @@ EMGLLF <- function(phiInit, rhoInit, piInit, gamInit, mini, maxi, gamma, lambda,
   # Function in C
   n <- nrow(X)  #nombre d'echantillons
   p <- ncol(X)  #nombre de covariables
-  m <- ncol(Y)  #taille de Y (multivarié)
-  k <- length(piInit)  #nombre de composantes dans le mélange
+  m <- ncol(Y)  #taille de Y (multivarie)
+  k <- length(piInit)  #nombre de composantes dans le melange
   .Call("EMGLLF", phiInit, rhoInit, piInit, gamInit, mini, maxi, gamma, lambda,
     X, Y, eps, phi = double(p * m * k), rho = double(m * m * k), pi = double(k),
     llh = double(1), S = double(p * m * k), affec = integer(n), n, p, m, k,

diff --git a/pkg/R/EMGrank.R b/pkg/R/EMGrank.R
index 09171ac..2dc6c37 100644 (file)
--- a/pkg/R/EMGrank.R
+++ b/pkg/R/EMGrank.R
@@ -30,8 +30,8 @@ EMGrank <- function(Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, rank, fast = TRUE)
   # Function in C
   n <- nrow(X)  #nombre d'echantillons
   p <- ncol(X)  #nombre de covariables
-  m <- ncol(Y)  #taille de Y (multivarié)
-  k <- length(Pi)  #nombre de composantes dans le mélange
+  m <- ncol(Y)  #taille de Y (multivarie)
+  k <- length(Pi)  #nombre de composantes dans le melange
   .Call("EMGrank", Pi, Rho, mini, maxi, X, Y, eps, as.integer(rank), phi = double(p * m * k), 
     LLF = double(1), n, p, m, k, PACKAGE = "valse")
 }

diff --git a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
index 9df8168..6e18409 100644 (file)
--- a/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
+++ b/pkg/R/constructionModelesLassoRank.R
@@ -33,10 +33,10 @@ constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min,
   for (r in 1:k)
   {
     # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles, et des
-    # lambdas Dans la première colonne : on répète (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque
-    # chiffre : ça remplit la colonne Dans la deuxieme : on répète
-    # (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ça (rank.max-rank.min)^2
-    # fois ...  Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ça
+    # lambdas Dans la premiere colonne : on repete (rank.max-rank.min)^(k-1) chaque
+    # chiffre : ca remplit la colonne Dans la deuxieme : on repete
+    # (rank.max-rank.min)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rank.max-rank.min)^2
+    # fois ...  Dans la derniere, on repete chaque chiffre une fois, et on fait ca
     # (rank.min-rank.max)^(k-1) fois.
     RankLambda[, r] <- rep(rank.min + rep(0:(deltaRank - 1), deltaRank^(r - 1),
       each = deltaRank^(k - r)), each = L)

diff --git a/pkg/R/initSmallEM.R b/pkg/R/initSmallEM.R
index 7e9cce5..937ea73 100644 (file)
--- a/pkg/R/initSmallEM.R
+++ b/pkg/R/initSmallEM.R
@@ -34,7 +34,7 @@ initSmallEM <- function(k, X, Y, fast)
     for (r in 1:k)
     {
       Z <- Zinit1[, repet]
-      Z_indice <- seq_len(n)[Z == r]  #renvoit les indices où Z==r
+      Z_indice <- seq_len(n)[Z == r]  #renvoit les indices ou Z==r
       if (length(Z_indice) == 1) {
         betaInit1[, , r, repet] <- MASS::ginv(crossprod(t(X[Z_indice, ]))) %*%
           crossprod(t(X[Z_indice, ]), Y[Z_indice, ])

diff --git a/pkg/R/selectVariables.R b/pkg/R/selectVariables.R
index f991f6d..a4bc0f4 100644 (file)
--- a/pkg/R/selectVariables.R
+++ b/pkg/R/selectVariables.R
@@ -69,9 +69,7 @@ selectVariables <- function(phiInit, rhoInit, piInit, gamInit, mini, maxi, gamma
     parallel::stopCluster(cl)
 
   print(out)
-  # Suppress models which are computed twice En fait, ca ca fait la comparaison de
-  # tous les parametres On veut juste supprimer ceux qui ont les memes variables
-  # sélectionnées
+  # Suppress models which are computed twice 
   # sha1_array <- lapply(out, digest::sha1) out[ duplicated(sha1_array) ]
   selec <- lapply(out, function(model) model$selected)
   ind_dup <- duplicated(selec)