一组函数 r 的最小化

Question

我需要找到一种有效的方法来找到一组齐次函数中的最小值。

我正在使用函数stats::optimize

如果我用一个函数来做，没问题。但是，我需要更改从数据框中获取的函数参数，但我找不到让优化处理我的函数集的方法。请参阅下面的代码

myfun <- function (x) {
  sqrt((x-3)^2 + (x-4)^2 + (x-5)^2)
}

optimize(myfun, c(0,10)

这里没问题。

但是我需要用数据框的每一行替换这些数字，例如

df <- data.frame(matrix(c(2,7,8,4,9,10,5,4,2), nrow = 3, ncol =3))

类似于：

v <-df[1, ]
myfun2 <- function (v) {
  function(x) sqrt((x-v[1])^2 + (x-v[2])^2 + (x-v[3])^2)
}

optimize(myfun2, c(0,10))

Error in optimize(myfun2, c(0, 10)) : 
  invalid function value in 'optimize'

optimize(myfun2(df[1, ]), c(0,10))
Error in optimize(myfun2(df[1, ]), c(0, 10)) : 
  invalid function value in 'optimize'

对于单个案例，最终将以覆盖数据框每一行的 for 循环结束

但是如果我通过 myfun2 优化 returns 一个错误。

很抱歉，如果这是一个简单的问题，但我真的找不到解决它的正确方法，我们将不胜感激。

我也试过了

m <- matrix(c(2,7,8,4,9,10,5,4,2), nrow = 3, ncol =3)
myfun2 <- function (v) {
  function(x) sqrt((x-m[1,1])^2 + (x-m[1,2])^2 + (x-m[1,3])^2)
}       
optimize(myfun2, c(0,10))

Error in optimize(myfun2, c(0, 10)) : 
  invalid function value in 'optimize'

Answer 1

必须使用的函数是原来的myfun，数字被v[1]、v[2]和v[3]代替，在[=15中调用=]循环。

myfun <- function (x, v) {
  sqrt((x - v[1])^2 + (x - v[2])^2 + (x - v[3])^2)
}

df <- data.frame(matrix(c(2,7,8,4,9,10,5,4,2), nrow = 3, ncol =3))

res <- apply(df, 1, function(.v) optimize(myfun, c(0,10), v = .v))

do.call(rbind, res)
#     minimum  objective
#[1,] 3.666648 2.160247 
#[2,] 6.666666 3.559026 
#[3,] 6.666667 5.887841

一组函数 r 的最小化

minimization of a set of functions r

r

function

dataframe

mathematical-optimization

minimization