+++ /dev/null
-constructionModelesLassoMLE = function(phiInit,rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,
- X,Y,seuil,tau,selected, parallel = FALSE)
-{
- if (parallel) {
- #TODO: parameter ncores (chaque tâche peut aussi demander du parallélisme...)
- cl = parallel::makeCluster( parallel::detectCores() / 4 )
- parallel::clusterExport(cl=cl,
- varlist=c("phiInit","rhoInit","gamInit","mini","maxi","X","Y","seuil","tau"),
- envir=environment())
- #Pour chaque lambda de la grille, on calcule les coefficients
- out = parLapply( seq_along(glambda), function(lambda)
- {
- n = dim(X)[1]
- p = dim(phiInit)[1]
- m = dim(phiInit)[2]
- k = dim(phiInit)[3]
-
- #TODO: phiInit[selected] et X[selected] sont bien sûr faux; par quoi remplacer ?
- #lambda == 0 c'est normal ? -> ED : oui, ici on calcule le maximum de vraisembance, donc on ne pénalise plus
- res = EMGLLF(phiInit[selected],rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,0.,X[selected],Y,tau)
-
- #comment évaluer la dimension à partir du résultat et de [not]selected ?
- #dimension = ...
-
- #on veut calculer la vraisemblance avec toutes nos estimations
- densite = vector("double",n)
- for (r in 1:k)
- {
- delta = Y%*%rho[,,r] - (X[selected]%*%res$phi[selected,,r])
- densite = densite + pi[r] *
- det(rho[,,r])/(sqrt(2*base::pi))^m * exp(-tcrossprod(delta)/2.0)
- }
- llh = c( sum(log(densite[,lambda])), (dimension+m+1)*k-1 )
- list("phi"=res$phi, "rho"=res$rho, "pi"=res$pi, "llh" = llh)
- })
- parallel::stopCluster(cl)
- out
- }
- else {
- #Pour chaque lambda de la grille, on calcule les coefficients
- n = dim(X)[1]
- p = dim(phiInit)[1]
- m = dim(phiInit)[2]
- k = dim(phiInit)[3]
- L = length(selected)
- phi = list()
- phiLambda = array(0, dim = c(p,m,k))
- rho = list()
- pi = list()
- llh = list()
-
- for (lambda in 1:L){
- sel.lambda = selected[[lambda]]
- col.sel = which(colSums(sel.lambda)!=0)
- res_EM = EMGLLF(phiInit[col.sel,,],rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,0.,X[,col.sel],Y,tau)
- phiLambda2 = res_EM$phi
- rhoLambda = res_EM$rho
- piLambda = res_EM$pi
- for (j in 1:length(col.sel)){
- phiLambda[col.sel[j],,] = phiLambda2[j,,]
- }
-
- dimension = 0
- for (j in 1:p){
- b = setdiff(1:m, sel.lambda[,j])
- if (length(b) > 0){
- phiLambda[j,b,] = 0.0
- }
- dimension = dimension + sum(sel.lambda[,j]!=0)
- }
-
- #on veut calculer la vraisemblance avec toutes nos estimations
- densite = vector("double",n)
- for (r in 1:k)
- {
- delta = Y%*%rhoLambda[,,r] - (X[, col.sel]%*%phiLambda[col.sel,,r])
- densite = densite + piLambda[r] *
- det(rhoLambda[,,r])/(sqrt(2*base::pi))^m * exp(-tcrossprod(delta)/2.0)
- }
- llhLambda = c( sum(log(densite)), (dimension+m+1)*k-1 )
- rho[[lambda]] = rhoLambda
- phi[[lambda]] = phiLambda
- pi[[lambda]] = piLambda
- llh[[lambda]] = llhLambda
- }
- }
- return(list("phi"=phi, "rho"=rho, "pi"=pi, "llh" = llh))
-}