+++ /dev/null
-constructionModelesLassoRank = function(pi,rho,mini,maxi,X,Y,tau,A1,rangmin,rangmax)
-{
- #get matrix sizes
- n = dim(X)[1]
- p = dim(X)[2]
- m = dim(rho)[2]
- k = dim(rho)[3]
- L = dim(A1)[2]
-
- # On cherche les rangs possiblement intéressants
- deltaRank = rangmax - rangmin + 1
- Size = deltaRank^k
- Rank = matrix(0, nrow=Size, ncol=k)
- for(r in 1:k)
- {
- # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
- # Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre :
- # ça remplit la colonne
- # Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre,
- # et on fait ça (rangmax-rangmin)^2 fois
- # ...
- # Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois,
- # et on fait ça (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
- Rank[,r] = rangmin + rep(0:(deltaRank-1), deltaRank^(r-1), each=deltaRank^(k-r))
- }
-
- # output parameters
- phi = array(0, dim=c(p,m,k,L*Size))
- llh = matrix(0, L*Size, 2) #log-likelihood
- for(lambdaIndex in 1:L)
- {
- # on ne garde que les colonnes actives
- # 'active' sera l'ensemble des variables informatives
- active = A1[,lambdaIndex]
- active = active[-(active==0)]
- if (length(active) > 0)
- {
- for (j in 1:Size)
- {
- res = EMGrank(Pi[,lambdaIndex], Rho[,,,lambdaIndex], mini, maxi,
- X[,active], Y, tau, Rank[j,])
- llh[(lambdaIndex-1)*Size+j,] =
- c( res$LLF, sum(Rank[j,] * (length(active)- Rank[j,] + m)) )
- phi[active,,,(lambdaIndex-1)*Size+j] = res$phi
- }
- }
- }
- return (list("phi"=phi, "llh" = llh))
-}