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?? sparse_rank_one_mex.c

?? 關于有直接稀疏PCA的方法
?? C
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// MEX wrapper for the sparse_rank_one function in sparsesvd.c// function [X,U,u,F,k] = sparse_rank_one_mex(A,rho,tol,MaxIter,Info,[F],[X0],[k0]) // Last Modified: A. d'Aspremont, Laurent El Ghaoui, Ronny Luss, November 2006.// http://www.carva.org/alexandre.daspremont#include "sparsesvd.h" void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]){	double *Amat, *Bmat, *Rmat, *Xmatout, *Fmatout, *Umat, *uvec, *iter;	// The following are the extra parameters that are returned to Matlab for analyzing results	double *dualitygap_alliter, *cputime_alliter, *perceigs_alliter;	double rho,tol,MaxIter,info,algo,numeigs,addeigs,checkgap,perceigs,check_for_more_eigs;	int n,m,p;		// Inputs:	Amat = mxGetPr(prhs[0]);	n = mxGetN(prhs[0]);	Bmat = mxGetPr(prhs[1]);	Rmat= mxGetPr(prhs[2]);	m = mxGetM(prhs[2]);	rho = mxGetScalar(prhs[3]);	tol = mxGetScalar(prhs[4]);	MaxIter = mxGetScalar(prhs[5]);	info = mxGetScalar(prhs[6]);	algo = mxGetScalar(prhs[7]); // 1 for full eig decomp, 3 for partial eig decomp, 5 for Gen. Eig. w/ full eig.	numeigs = mxGetScalar(prhs[8]);	addeigs = mxGetScalar(prhs[9]);	checkgap = mxGetScalar(prhs[10]);	perceigs = mxGetScalar(prhs[11]);	check_for_more_eigs = mxGetScalar(prhs[12]);	// Outputs:	if (algo==5) {p=m;} else {p=n;}	plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(p, p, mxREAL);	Xmatout = mxGetPr(plhs[0]);	plhs[1] = mxCreateDoubleMatrix(p, p, mxREAL);	Umat = mxGetPr(plhs[1]);	plhs[2] = mxCreateDoubleMatrix(p, 1, mxREAL);	uvec = mxGetPr(plhs[2]);	plhs[3] = mxCreateDoubleMatrix(p, p, mxREAL);	Fmatout = mxGetPr(plhs[3]);	plhs[4] = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);	iter=mxGetPr(plhs[4]);	plhs[5] = mxCreateDoubleMatrix((int)MaxIter, 1, mxREAL);	dualitygap_alliter=mxGetPr(plhs[5]);	plhs[6] = mxCreateDoubleMatrix((int)MaxIter, 1, mxREAL);	cputime_alliter=mxGetPr(plhs[6]);	plhs[7] = mxCreateDoubleMatrix((int)MaxIter, 1, mxREAL);	perceigs_alliter=mxGetPr(plhs[7]);		switch ((int)algo){		case 1: {sparse_rank_one(Amat,n,rho,tol,(int)(MaxIter),Xmatout,Umat,uvec,Fmatout,iter,(int)(info),(int)(checkgap),dualitygap_alliter,cputime_alliter);break;}		case 3: {sparse_rank_one_partialeig(Amat,n,rho,tol,(int)(MaxIter),Xmatout,Umat,uvec,Fmatout,iter,(int)(info),(int)(numeigs),(int)(addeigs),(int)(checkgap),perceigs,(int)(check_for_more_eigs),dualitygap_alliter,cputime_alliter,perceigs_alliter);break;}		case 5:	{sparse_geneig(Amat,Bmat,Rmat,n,m,rho,tol,(int)(MaxIter),Xmatout,Umat,uvec,Fmatout,iter,(int)(info),(int)(checkgap),dualitygap_alliter,cputime_alliter);break;}	  		case 9: {sparse_rank_one_partialeig_matlab(Amat,n,rho,tol,(int)(MaxIter),Xmatout,Umat,uvec,Fmatout,iter,(int)(info),(int)(numeigs),(int)(addeigs),(int)(checkgap),perceigs,(int)(check_for_more_eigs),dualitygap_alliter,cputime_alliter,perceigs_alliter);break;}		default:{mexPrintf("DSPCA: algo option not supported \n");mexEvalString("drawnow;");}	} }

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