R 中的資料探勘演算法/包/optimsimplex/單純形梯度

描述

optimsimplex.gradientfv 用於確定函式的單純形梯度，該函式由輔助函式 optimsimplex.gradcenter 和 optimsimplex.gradforward 計算。

用法

   optimsimplex.gradientfv(this = NULL, fun = NULL, method = "forward", data = NULL)
   optimsimplex.gradcenter(this = NULL, fun = NULL, data = NULL)
   optimsimplex.gradforward(this = NULL)

引數

this	一個單純形物件
fun	要在頂點計算的函式。該函式預期具有以下輸入和輸出引數 myfunction <- function(x, this){ ... return(list(f=f,this=this)) } 其中 x 是一個行向量，this 是使用者定義的資料，即 data 引數。
method	用於計算單純形梯度的方法。有兩種方法可用：’forward’ 和 ’centered’。’forward’ 方法使用當前單純形來計算梯度（使用 optimsimplex.dirmat 和 optimsimplex.deltafv）。’centered’ 方法建立一箇中間單純形並計算平均值。
data	傳遞給函式的使用者定義資料。如果提供資料，則會將其作為輸入和輸出引數傳遞給回撥函式。如果函式使用某些附加引數，則可以使用 data。它作為輸出引數返回，因為函式在計算函式值時可能會修改 data。此功能可用於例如計算函式呼叫次數。

返回值

optimsimplex.gradientfv 返回一個包含以下元素的列表

g 函式梯度的列向量（長度為 this$n）。

data 更新後的使用者定義資料。

optimsimplex.gradcenter 返回一個包含以下元素的列表

g 函式梯度的列向量（長度為 this$n）。

data 更新後的使用者定義資料。

optimsimplex.gradforward 返回函式梯度的列向量（長度為 this$n）。

作者

Scilab optimsimplex 模組的作者：Michael Baudin（INRIA - Digiteo）
R 移植的作者：Sebastien Bihorel（sb.pmlab@gmail.com）