ProcLassoRank/constructionModelesLassoRank.c

   1 #include "EMGrank.h"
   2 #include "constructionModelesLassoRank.h"
   3 #include <gsl/gsl_linalg.h>
   4 #include <omp.h>
   5 #include "omp_num_threads.h"
   6
   7 // TODO: comment on constructionModelesLassoRank purpose
   8 void constructionModelesLassoRank(
   9     // IN parameters
  10     const Real* Pi,    // parametre initial des proportions
  11     const Real* Rho,   // parametre initial de variance renormalisé
  12     Int mini,       // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
  13     Int maxi,       // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
  14     const Real* X,      // régresseurs
  15     const Real* Y,      // réponse
  16     Real tau,     // seuil pour accepter la convergence
  17     const Int* A1,     // matrice des coefficients des parametres selectionnes
  18     Int rangmin,    //rang minimum autorisé
  19     Int rangmax,    //rang maximum autorisé
  20     // OUT parameters (all pointers, to be modified)
  21     Real* phi,        // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  22     Real* lvraisemblance,      // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  23     // additional size parameters
  24     mwSize n,              // taille de l'echantillon
  25     mwSize p,              // nombre de covariables
  26     mwSize m,              // taille de Y (multivarié)
  27     mwSize k,              // nombre de composantes
  28     mwSize L)              // taille de glambda
  29 {
  30     //On cherche les rangs possiblement intéressants
  31     Int deltaRank = rangmax-rangmin+1;
  32     mwSize Size = (mwSize)pow(deltaRank,k);
  33     Int* Rank = (Int*)malloc(Size*k*sizeof(Int));
  34     for (mwSize r=0; r<k; r++)
  35     {
  36         //On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
  37         //Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre : ca remplit la colonne
  38         //Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre, et on fait ca (rangmax-rangmin)^2 fois
  39         //...
  40         //Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois, et on fait ca (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
  41         Int indexInRank = 0;
  42         Int value = 0;
  43         while (indexInRank < Size)
  44         {
  45             for (Int u=0; u<pow(deltaRank,k-r-1); u++)
  46                 Rank[(indexInRank++)*k+r] = rangmin + value;
  47             value = (value+1) % deltaRank;
  48         }
  49     }
  50
  51     //Initialize phi to zero, because unactive variables won't be assigned
  52     for (mwSize i=0; i<p*m*k*L*Size; i++)
  53         phi[i] = 0.0;
  54
  55     //initiate parallel section
  56     mwSize lambdaIndex;
  57     omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);
  58     #pragma omp parallel default(shared) private(lambdaIndex)
  59     {
  60     #pragma omp for schedule(dynamic,CHUNK_SIZE) nowait
  61     for (lambdaIndex=0; lambdaIndex<L; lambdaIndex++)
  62     {
  63         //On ne garde que les colonnes actives : active sera l'ensemble des variables informatives
  64         Int* active = (Int*)malloc(p*sizeof(Int));
  65         mwSize longueurActive = 0;
  66         for (Int j=0; j<p; j++)
  67         {
  68             if (A1[j*L+lambdaIndex] != 0)
  69                 active[longueurActive++] = A1[j*L+lambdaIndex] - 1;
  70         }
  71
  72         if (longueurActive == 0)
  73             continue;
  74
  75         //from now on, longueurActive > 0
  76         Real* phiLambda = (Real*)malloc(longueurActive*m*k*sizeof(Real));
  77         Real LLF;
  78         for (Int j=0; j<Size; j++)
  79         {
  80             //[phiLambda,LLF] = EMGrank(Pi(:,lambdaIndex),Rho(:,:,:,lambdaIndex),mini,maxi,X(:,active),Y,tau,Rank(j,:));
  81             Int* rank = (Int*)malloc(k*sizeof(Int));
  82             for (mwSize r=0; r<k; r++)
  83                 rank[r] = Rank[j*k+r];
  84             Real* Xactive = (Real*)malloc(n*longueurActive*sizeof(Real));
  85             for (mwSize i=0; i<n; i++)
  86             {
  87                 for (mwSize jj=0; jj<longueurActive; jj++)
  88                     Xactive[i*longueurActive+jj] = X[i*p+active[jj]];
  89             }
  90             Real* PiLambda = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
  91             for (mwSize r=0; r<k; r++)
  92                 PiLambda[r] = Pi[r*L+lambdaIndex];
  93             Real* RhoLambda = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
  94             for (mwSize u=0; u<m; u++)
  95             {
  96                 for (mwSize v=0; v<m; v++)
  97                 {
  98                     for (mwSize r=0; r<k; r++)
  99                         RhoLambda[u*m*k+v*k+r] = Rho[u*m*k*L+v*k*L+r*L+lambdaIndex];
 100                 }
 101             }
 102             EMGrank(PiLambda,RhoLambda,mini,maxi,Xactive,Y,tau,rank,
 103                 phiLambda,&LLF,
 104                 n,longueurActive,m,k);
 105             free(rank);
 106             free(Xactive);
 107             free(PiLambda);
 108             free(RhoLambda);
 109             //lvraisemblance((lambdaIndex-1)*Size+j,:) = [LLF, dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)];
 110             lvraisemblance[(lambdaIndex*Size+j)*2] = LLF;
 111             //dot(Rank(j,:), length(active)-Rank(j,:)+m)
 112             Real dotProduct = 0.0;
 113             for (mwSize r=0; r<k; r++)
 114                 dotProduct += Rank[j*k+r] * (longueurActive-Rank[j*k+r]+m);
 115             lvraisemblance[(lambdaIndex*Size+j)*2+1] = dotProduct;
 116             //phi(active,:,:,(lambdaIndex-1)*Size+j) = phiLambda;
 117             for (mwSize jj=0; jj<longueurActive; jj++)
 118             {
 119                 for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
 120                 {
 121                     for (mwSize r=0; r<k; r++)
 122                         phi[active[jj]*m*k*L*Size+mm*k*L*Size+r*L*Size+(lambdaIndex*Size+j)] = phiLambda[jj*m*k+mm*k+r];
 123                 }
 124             }
 125         }
 126         free(active);
 127         free(phiLambda);
 128     }
 129     }
 130     free(Rank);
 131 }