如何在自定义R函数中使用which.min求最小值并修复报错

先梳理原代码的核心错误：

• 函数名不匹配：定义的是simulation.model，调用时却写了new.simulation.function
• 未定义变量：dataset、insert.dataset都是无定义的，要统一使用函数参数import.dataset
• 抽样逻辑错误：原数据集只有8个值，无放回抽取1000次直接报错，得改成有放回抽样，或者生成数据集外的实数候选值
• 循环语法错误：for循环没加{}包裹代码块，导致只有第一行属于循环逻辑，其余代码都在循环外执行
• 平方差均值计算逻辑完全错误，没有对应到每个候选值的计算逻辑

修正后的代码（候选值来自原数据集有放回抽样） #

Dataset1 <- c(12739, 172392, 16477, 14738, 12223, 15473, 18999, 12278)

simulation.model <- function(import.dataset, candidate_num = 1000){ 
  # 从原数据集有放回抽取1000个候选值
  candidates <- sample(import.dataset, size = candidate_num, replace = TRUE)
  # 计算每个候选值对应的平方差平均值
  mean_sq_diff <- sapply(candidates, function(x) {
    mean((x - import.dataset)^2)
  })
  # 用which.min找到最小平均值的位置，再取出对应候选值
  best_candidate <- candidates[which.min(mean_sq_diff)]
  
  return(list(chosen_candidate = best_candidate, 
              min_mean_sq_diff = min(mean_sq_diff)))
}

# 调用函数
simulation.model(Dataset1)

扩展：候选值来自任意实数范围 #

如果需要候选值不局限于原数据集，比如在原数据的最小-最大值区间生成随机实数：

simulation.model_extended <- function(import.dataset, candidate_num = 1000){ 
  # 生成原数据范围内的随机实数候选值
  min_val <- min(import.dataset)
  max_val <- max(import.dataset)
  candidates <- runif(candidate_num, min = min_val, max = max_val)
  # 计算每个候选值的平方差均值
  mean_sq_diff <- sapply(candidates, function(x) {
    mean((x - import.dataset)^2)
  })
  # 用which.min定位最小值的索引位置
  best_idx <- which.min(mean_sq_diff)
  best_candidate <- candidates[best_idx]
  
  return(list(chosen_candidate = best_candidate, 
              min_mean_sq_diff = mean_sq_diff[best_idx]))
}

simulation.model_extended(Dataset1)

关于which.min的用法说明 #

• which.min(mean_sq_diff)会返回mean_sq_diff向量中最小值所在的索引位置
• 拿到索引后，直接用candidates[索引]就能取出对应的候选值
• 注意：如果有多个候选值对应相同的最小平均值，which.min只会返回第一个出现的索引

内容的提问来源于stack exchange，提问作者peeledpotato