src/test/generate_test_data/helpers/constructionModelesLassoRank.R

   1 constructionModelesLassoRank = function(pi,rho,mini,maxi,X,Y,tau,A1,rangmin,rangmax)
   2 {
   3   #get matrix sizes
   4   n = dim(X)[1]
   5   p = dim(X)[2]
   6   m = dim(rho)[2]
   7   k = dim(rho)[3]
   8   L = dim(A1)[2]
   9
  10     # On cherche les rangs possiblement intéressants
  11   deltaRank = rangmax - rangmin + 1
  12   Size = deltaRank^k
  13   Rank = matrix(0, nrow=Size, ncol=k)
  14   for(r in 1:k)
  15     {
  16         # On veut le tableau de toutes les combinaisons de rangs possibles
  17         # Dans la première colonne : on répète (rangmax-rangmin)^(k-1) chaque chiffre :
  18         #   ça remplit la colonne
  19         # Dans la deuxieme : on répète (rangmax-rangmin)^(k-2) chaque chiffre,
  20         #   et on fait ça (rangmax-rangmin)^2 fois
  21         # ...
  22         # Dans la dernière, on répète chaque chiffre une fois,
  23         #   et on fait ça (rangmin-rangmax)^(k-1) fois.
  24     Rank[,r] = rangmin + rep(0:(deltaRank-1), deltaRank^(r-1), each=deltaRank^(k-r))
  25   }
  26
  27     # output parameters
  28   phi = array(0, dim=c(p,m,k,L*Size))
  29   llh = matrix(0, L*Size, 2) #log-likelihood
  30   for(lambdaIndex in 1:L)
  31     {
  32     # on ne garde que les colonnes actives
  33     # 'active' sera l'ensemble des variables informatives
  34     active = A1[,lambdaIndex]
  35     active = active[-(active==0)]
  36     if (length(active) > 0)
  37         {
  38       for (j in 1:Size)
  39             {
  40         res = EMGrank(Pi[,lambdaIndex], Rho[,,,lambdaIndex], mini, maxi,
  41                     X[,active], Y, tau, Rank[j,])
  42         llh[(lambdaIndex-1)*Size+j,] =
  43                     c( res$LLF, sum(Rank[j,] * (length(active)- Rank[j,] + m)) )
  44         phi[active,,,(lambdaIndex-1)*Size+j] = res$phi
  45       }
  46     }
  47   }
  48   return (list(phi=phi, llh = llh))
  49 }