#' @return a list with several models, defined by phi, rho, pi, llh
#'
#' @export
-constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max,
- ncores, fast = TRUE, verbose = FALSE)
+constructionModelesLassoRank <- function(S, k, mini, maxi, X, Y, eps, rank.min, rank.max, ncores,
+ fast = TRUE, verbose = FALSE)
{
n <- dim(X)[1]
p <- dim(X)[2]
RankLambda <- matrix(0, nrow = Size * L, ncol = k + 1)
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
- # (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)
+ # 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 (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)
}
RankLambda[, k + 1] <- rep(1:L, times = Size)
if (ncores > 1)
{
cl <- parallel::makeCluster(ncores, outfile = "")
- parallel::clusterExport(cl, envir = environment(), varlist = c("A1", "Size",
- "Pi", "Rho", "mini", "maxi", "X", "Y", "eps", "Rank", "m", "phi", "ncores",
- "verbose"))
+ parallel::clusterExport(cl, envir = environment(), varlist = c("A1", "Size", "Pi",
+ "Rho", "mini", "maxi", "X", "Y", "eps", "Rank", "m", "phi", "ncores", "verbose"))
}
computeAtLambda <- function(index)
phi <- array(0, dim = c(p, m, k))
if (length(relevant) > 0)
{
- res <- EMGrank(S[[lambdaIndex]]$Pi, S[[lambdaIndex]]$Rho, mini, maxi,
- X[, relevant], Y, eps, rankIndex, fast)
- llh <- c(res$LLF, sum(rankIndex * (length(relevant) - rankIndex +
- m)))
+ res <- EMGrank(S[[lambdaIndex]]$Pi, S[[lambdaIndex]]$Rho, mini, maxi, X[, relevant],
+ Y, eps, rankIndex, fast)
+ llh <- c(res$LLF, sum(rankIndex * (length(relevant) - rankIndex + m)))
phi[relevant, , ] <- res$phi
}
list(llh = llh, phi = phi, pi = S[[lambdaIndex]]$Pi, rho = S[[lambdaIndex]]$Rho)