r语言optim函数 r中optim函数

用内置函数optim()optim(par,fun,lower,upper,method)大致用到这5个参数par是初始值,你选离你峰值差不远的xfun是生成你正弦波的函数lower和upper定义域method用＂bfgs＂牛顿迭代法,或者＂l-bfgs-b＂升级版牛顿迭代法.以下是得到的结果,我用f(x)=x^2-2*x+1试了以下>optim(3,fun,lower=-5,upper=5,method=＂bfgs＂)$par[1]1#x值$value[1]0#y值$countsfunctiongradient#不知道是什么4444$convergence[1]52#算了多少次收敛

是postscript(备注,又可解释为附言、后记)的缩写 来历:1、(信末签名后的)再者, 又及; 附言(略作p.s., ps., ps 或 p.s.) 2、(书等的)附录; 跋, 补遗 3、[英](.

假设你的向量v是 v <- sample(100, replace = T)那么v就有100个从1 到100的数(可以有重复) 你若想挑出50到100的那些,可以这么做 ind <- v >= 50 & v <= 100 v[ind]

kmeans文档中时这样写的:Description Perform k-means clustering on a data matrix.Usage kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(＂Hartigan-Wong＂, ＂Lloyd＂, ＂Fy＂, ＂MacQueen＂), trace=FALSE) 所以,默认的最大迭代次数是10,当然我们使用的时候自己来设置!一般10、30、50都行吧!

R语言实际上是函数的集合,用户可以使用base,stats等包中的基本函数,也可以自己编写函数完成一定的功能.但是初学者往往认为编写R函数十分困难,或者难以理解..

函数的话是可以通过一些的函数来计算出一些重要的东西.

zhidao> a=matrix(1:9,3)> a [,1] [,2] [,3] [1,] 1 4 7 [2,] 2 5 8 [3,] 3 6 9> colMeans(a) [1] 2 5 8

我的理解是这样的,以y=f(x)为例 f(x)存在最大值f(xm) 那么可以做新函数z=f(x)/f(xm) z的最大值为1,这样就归一化了 你讲的情形统计物理里面也有 例如分布函数f(k,r),让这个函数乘以一个系数,使其满足在对k,r积分后值为1.这个新函数就是满足归一化的!

函数主体可以是一系列表达式,这些表达式需要用大括号括起来:function(param1, ., paramN) { expr1.exprM } 讨论 函数的定义告诉R软件“用何种方式进行计算”.例如.

返回拟合的模型的deviance(偏差),deviance(model, .) 逗号后面是附加选项.