src/sources/constructionModelesLassoMLE.c

   1 #include "EMGLLF.h"
   2 #include "constructionModelesLassoMLE.h"
   3 #include <gsl/gsl_linalg.h>
   4 #include <omp.h>
   5 #include "omp_num_threads.h"
   6
   7 // TODO: comment on constructionModelesLassoMLE purpose
   8 void constructionModelesLassoMLE(
   9     // IN parameters
  10     const Real* phiInit, // parametre initial de moyenne renormalisé
  11     const Real* rhoInit, // parametre initial de variance renormalisé
  12     const Real* piInit,  // parametre initial des proportions
  13     const Real* gamInit, // paramètre initial des probabilités a posteriori de chaque échantillon
  14     Int mini,        // nombre minimal d'itérations dans l'algorithme EM
  15     Int maxi,        // nombre maximal d'itérations dans l'algorithme EM
  16     Real gamma,    // valeur de gamma : puissance des proportions dans la pénalisation pour un Lasso adaptatif
  17     const Real* glambda, // valeur des paramètres de régularisation du Lasso
  18     const Real* X,       // régresseurs
  19     const Real* Y,       // réponse
  20     Real seuil,    // seuil pour prendre en compte une variable
  21     Real tau,      // seuil pour accepter la convergence
  22     const Int* A1,         // matrice des coefficients des parametres selectionnes
  23     const Int* A2,         // matrice des coefficients des parametres non selectionnes
  24     // OUT parameters
  25     Real* phi,            // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  26     Real* rho,            // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  27     Real* pi,             // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  28     Real* lvraisemblance, // estimateur ainsi calculé par le Lasso
  29     // additional size parameters
  30     mwSize n,                 // taille de l'echantillon
  31     mwSize p,                 // nombre de covariables
  32     mwSize m,                 // taille de Y (multivarié)
  33     mwSize k,                 // nombre de composantes
  34     mwSize L)                 // taille de glambda
  35 {
  36     //preparation: phi = 0
  37     for (mwSize u=0; u<p*m*k*L; u++)
  38         phi[u] = 0.0;
  39
  40     //initiate parallel section
  41     mwSize lambdaIndex;
  42     omp_set_num_threads(OMP_NUM_THREADS);
  43     #pragma omp parallel default(shared) private(lambdaIndex)
  44     {
  45     #pragma omp for schedule(dynamic,CHUNK_SIZE) nowait
  46     for (lambdaIndex=0; lambdaIndex<L; lambdaIndex++)
  47     {
  48         //~ a = A1(:,1,lambdaIndex);
  49         //~ a(a==0) = [];
  50         Int* a = (Int*)malloc(p*sizeof(Int));
  51         mwSize lengthA = 0;
  52         for (mwSize j=0; j<p; j++)
  53         {
  54             if (A1[j*(m+1)*L+0*L+lambdaIndex] != 0)
  55                 a[lengthA++] = A1[j*(m+1)*L+0*L+lambdaIndex] - 1;
  56         }
  57         if (lengthA == 0)
  58             continue;
  59
  60         //Xa = X(:,a)
  61         Real* Xa = (Real*)malloc(n*lengthA*sizeof(Real));
  62         for (mwSize i=0; i<n; i++)
  63         {
  64             for (mwSize j=0; j<lengthA; j++)
  65                 Xa[i*lengthA+j] = X[i*p+a[j]];
  66         }
  67
  68         //phia = phiInit(a,:,:)
  69         Real* phia = (Real*)malloc(lengthA*m*k*sizeof(Real));
  70         for (mwSize j=0; j<lengthA; j++)
  71         {
  72             for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
  73             {
  74                 for (mwSize r=0; r<k; r++)
  75                     phia[j*m*k+mm*k+r] = phiInit[a[j]*m*k+mm*k+r];
  76             }
  77         }
  78
  79         //[phiLambda,rhoLambda,piLambda,~,~] = EMGLLF(...
  80         //  phiInit(a,:,:),rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,0,X(:,a),Y,tau);
  81         Real* phiLambda = (Real*)malloc(lengthA*m*k*sizeof(Real));
  82         Real* rhoLambda = (Real*)malloc(m*m*k*sizeof(Real));
  83         Real* piLambda = (Real*)malloc(k*sizeof(Real));
  84         Real* LLF = (Real*)malloc((maxi+1)*sizeof(Real));
  85         Real* S = (Real*)malloc(lengthA*m*k*sizeof(Real));
  86         EMGLLF(phia,rhoInit,piInit,gamInit,mini,maxi,gamma,0.0,Xa,Y,tau,
  87             phiLambda,rhoLambda,piLambda,LLF,S,
  88             n,lengthA,m,k);
  89         free(Xa);
  90         free(phia);
  91         free(LLF);
  92         free(S);
  93
  94         //~ for j=1:length(a)
  95             //~ phi(a(j),:,:,lambdaIndex) = phiLambda(j,:,:);
  96         //~ end
  97         for (mwSize j=0; j<lengthA; j++)
  98         {
  99             for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
 100             {
 101                 for (mwSize r=0; r<k; r++)
 102                     phi[a[j]*m*k*L+mm*k*L+r*L+lambdaIndex] = phiLambda[j*m*k+mm*k+r];
 103             }
 104         }
 105         free(phiLambda);
 106         //~ rho(:,:,:,lambdaIndex) = rhoLambda;
 107         for (mwSize u=0; u<m; u++)
 108         {
 109             for (mwSize v=0; v<m; v++)
 110             {
 111                 for (mwSize r=0; r<k; r++)
 112                     rho[u*m*k*L+v*k*L+r*L+lambdaIndex] = rhoLambda[u*m*k+v*k+r];
 113             }
 114         }
 115         free(rhoLambda);
 116         //~ pi(:,lambdaIndex) = piLambda;
 117         for (mwSize r=0; r<k; r++)
 118             pi[r*L+lambdaIndex] = piLambda[r];
 119         free(piLambda);
 120
 121         mwSize dimension = 0;
 122         Int* b = (Int*)malloc(m*sizeof(Int));
 123         for (mwSize j=0; j<p; j++)
 124         {
 125             //~ b = A2(j,2:end,lambdaIndex);
 126             //~ b(b==0) = [];
 127             mwSize lengthB = 0;
 128             for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
 129             {
 130                 if (A2[j*(m+1)*L+(mm+1)*L+lambdaIndex] != 0)
 131                     b[lengthB++] = A2[j*(m+1)*L+(mm+1)*L+lambdaIndex] - 1;
 132             }
 133             //~ if length(b) > 0
 134                 //~ phi(A2(j,1,lambdaIndex),b,:,lambdaIndex) = 0.0;
 135             //~ end
 136             if (lengthB > 0)
 137             {
 138                 for (mwSize mm=0; mm<lengthB; mm++)
 139                 {
 140                     for (mwSize r=0; r<k; r++)
 141                         phi[(A2[j*(m+1)*L+0*L+lambdaIndex]-1)*m*k*L + b[mm]*k*L + r*L + lambdaIndex] = 0.0;
 142                 }
 143             }
 144
 145             //~ c = A1(j,2:end,lambdaIndex);
 146             //~ c(c==0) = [];
 147             //~ dimension = dimension + length(c);
 148             for (mwSize mm=0; mm<m; mm++)
 149             {
 150                 if (A1[j*(m+1)*L+(mm+1)*L+lambdaIndex] != 0)
 151                     dimension++;
 152             }
 153         }
 154         free(b);
 155
 156         int signum;
 157         Real* densite = (Real*)calloc(L*n,sizeof(Real));
 158         Real sumLogDensit = 0.0;
 159         gsl_matrix* matrix = gsl_matrix_alloc(m, m);
 160         gsl_permutation* permutation = gsl_permutation_alloc(m);
 161         Real* YiRhoR = (Real*)malloc(m*sizeof(Real));
 162         Real* XiPhiR = (Real*)malloc(m*sizeof(Real));
 163         for (mwSize i=0; i<n; i++)
 164         {
 165             //~ for r=1:k
 166                 //~ delta = Y(i,:)*rho(:,:,r,lambdaIndex) - (X(i,a)*(phi(a,:,r,lambdaIndex)));
 167                 //~ densite(i,lambdaIndex) = densite(i,lambdaIndex) +...
 168                     //~ pi(r,lambdaIndex)*det(rho(:,:,r,lambdaIndex))/(sqrt(2*PI))^m*exp(-dot(delta,delta)/2.0);
 169             //~ end
 170             for (mwSize r=0; r<k; r++)
 171             {
 172                 //compute det(rho(:,:,r,lambdaIndex)) [TODO: avoid re-computations]
 173                 for (mwSize u=0; u<m; u++)
 174                 {
 175                     for (mwSize v=0; v<m; v++)
 176                         matrix->data[u*m+v] = rho[u*m*k*L+v*k*L+r*L+lambdaIndex];
 177                 }
 178                 gsl_linalg_LU_decomp(matrix, permutation, &signum);
 179                 Real detRhoR = gsl_linalg_LU_det(matrix, signum);
 180
 181                 //compute Y(i,:)*rho(:,:,r,lambdaIndex)
 182                 for (mwSize u=0; u<m; u++)
 183                 {
 184                     YiRhoR[u] = 0.0;
 185                     for (mwSize v=0; v<m; v++)
 186                         YiRhoR[u] += Y[i*m+v] * rho[v*m*k*L+u*k*L+r*L+lambdaIndex];
 187                 }
 188
 189                 //compute X(i,a)*phi(a,:,r,lambdaIndex)
 190                 for (mwSize u=0; u<m; u++)
 191                 {
 192                     XiPhiR[u] = 0.0;
 193                     for (mwSize v=0; v<lengthA; v++)
 194                         XiPhiR[u] += X[i*p+a[v]] * phi[a[v]*m*k*L+u*k*L+r*L+lambdaIndex];
 195                 }
 196                 // On peut remplacer X par Xa dans ce dernier calcul, mais je ne sais pas si c'est intéressant ...
 197
 198                 // compute dotProduct < delta . delta >
 199                 Real dotProduct = 0.0;
 200                 for (mwSize u=0; u<m; u++)
 201                     dotProduct += (YiRhoR[u]-XiPhiR[u]) * (YiRhoR[u]-XiPhiR[u]);
 202
 203                 densite[lambdaIndex*n+i] += (pi[r*L+lambdaIndex]*detRhoR/pow(sqrt(2.0*M_PI),m))*exp(-dotProduct/2.0);
 204             }
 205             sumLogDensit += log(densite[lambdaIndex*n+i]);
 206         }
 207         lvraisemblance[lambdaIndex*2+0] = sumLogDensit;
 208         lvraisemblance[lambdaIndex*2+1] = (dimension+m+1)*k-1;
 209
 210         free(a);
 211         free(YiRhoR);
 212         free(XiPhiR);
 213         free(densite);
 214         gsl_matrix_free(matrix);
 215         gsl_permutation_free(permutation);
 216     }
 217     }
 218 }