r - 如何找到数据的收敛点

Question

我有一个类似的数据集，

x <- sample(55:100,200,replace = T)
head(x)
# [1] 67 95 97 91 98 81

我需要找出这个特定数据的收敛点，类似于梯度下降曲线。为此，我尝试了以下操作，

x_mean <- c()
for (i in 1:length(x)) {
  x_mean[i] <- mean(x[1:i])
}

mean_diff <- c()
for (i in 2:length(x_mean)) {
  mean_diff[i-1]=(x_mean[i] - x_mean[i-1])^2
}

x2 <-seq(1,length(mean_diff),1)
lo <- loess(mean_diff ~ x2,span = 1)
convergence <- predict(lo)
convergence_point <- which.min(convergence)
convergence_point # 79

plot(convergence,ty = "l",lwd = 2)
abline(v = convergence_point, col = "red")

我不确定我的发现是否正确。有没有其他方法可以找出收敛点？

提前致谢。

Answer 1

据我所知，收敛点是指直线穿过曲线的坐标，它恰好是局部最小值，或者类似的东西(取决于你想要达到的目标)。

然后你可以试试这个:locator

如果你在 RStudio 中运行它，一旦你完成了图形的生成，运行 locator()并将其放在您需要坐标的点上，然后按 Escape。

如果这是您想要的，您现在应该获得 X 和 Y 坐标。