r - 您将如何优化在 R 中划分双变量数据？

Question

我不是在寻找特定的代码行——只是内置的函数或通用包可以帮助我执行以下操作。基本上，就像写一些代码并使用这个函数。我被困在如何实际优化上——我应该使用 SGD 吗？

我有两个变量，X，Y。我想将 Y 分成 4 组，以便 L2，即 $(Xji | Yi - mean(Xji) | Yi)^2$ 在受到以下约束的情况下被最小化每组至少有 n 个观察值。

如何解决这个问题？我想你不能用 optim 函数做到这一点？基本上，算法需要移动 3 个值（Y 有 3 个截止点），直到 L2 在 n 为一定大小的情况下最小化。

谢谢

Answer 1

optim如果不满足约束，您可以尝试简单地添加惩罚：由于您最小化，如果所有约束都可以，则添加零；否则为正数。

如果这不起作用，因为您只寻找三个截止点，我可能会尝试网格搜索，即计算不同级别的截止点的目标函数；丢弃那些违反约束的，然后保留最佳解决方案。