QSAR/kernel.h

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// vi: set ts=2:
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//

#ifndef BALL_QSAR_KERNEL_H
#define BALL_QSAR_KERNEL_H

#ifndef BALL_QSAR_LINEARMODEL_H
#include <BALL/QSAR/linearModel.h>
#endif

#ifndef BALL_QSAR_MODEL_H
#include <BALL/QSAR/Model.h>
#endif

#ifndef BALL_QSAR_EXCEPTION_H
#include <BALL/QSAR/exception.h>
#endif

#ifndef BALL_QSAR_REGRESSIONMODEL_H
#include <BALL/QSAR/regressionModel.h>
#endif

#include <cmath>
#include <sstream>

namespace BALL
{
  namespace QSAR
  {
    class BALL_EXPORT Kernel
    {
      public:
        Kernel(Model* m, int k_type, double p1, double p2=-1);

        Kernel(Model* m, String f, String g);

        Kernel(Model* m, Eigen::VectorXd& w);

        Kernel(Model* m, const LinearModel& lm, int column);

        ~Kernel();

        EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW


        void calculateKernelMatrix(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix(Eigen::MatrixXd& K, Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        
        void calculateKernelVector(Eigen::MatrixXd& K,Eigen::VectorXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::RowVectorXd& output);
        
        void gridSearch(double step_width, int steps, int recursions, int k, bool opt=0);
        
        
        int type;
        
        double par1, par2;
        
        String equation1;
        
        String equation2;
        
        
      protected:

        void gridSearch(double step_width, int steps, bool first_rec, int k, double par1_start, double par2_start, bool opt);

        void calculateWeightedKernelMatrix(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        
        void calculateWeightedKernelMatrix(Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        
        void calculateKernelMatrix1(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix2(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix3(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix4(Eigen::MatrixXd& input, Eigen::MatrixXd& output);
        
        
        void calculateKernelMatrix1(Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix2(Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix3(Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        void calculateKernelMatrix4(Eigen::MatrixXd& m1, Eigen::MatrixXd& m2, Eigen::MatrixXd& output);
        
        
        Model* model_;
        
        Eigen::VectorXd weights_;
        
        
        friend class FeatureSelection;
      
    };
  }
}

#endif // KERNEL