r语言optim函数给不同的初值为什么结果不同

Python07

r语言optim函数给不同的初值为什么结果不同,第1张

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

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“用何种方式进行计算”。

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", "Forgy",

"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！