> dim(B) [1] 604 2 > dim(Y) [1] 604 0 > Y <- matrix(nrow = 604, ncol = 0) > a <- solve(crossprod(B), crossprod(B, Y)) Error in solve.default(crossprod(B), crossprod(B, Y)) : no right-hand side in 'b' 帮我解决这个问题

这个问题的错误信息提示是在运行 `solve()` 函数时出现的，它的意思是“在 'b' 中没有右手边”。

出现这个错误的原因是 `solve()` 函数需要两个参数：左手边矩阵和右手边矩阵，但是在你的代码中，右手边矩阵 `Y` 的列数为0，因此无法传递给 `solve()` 函数。

要解决这个问题，你需要根据实际情况确定右手边矩阵 Y 的列数，然后重新创建一个正确维度的矩阵，将其传递给 `solve()` 函数。例如，如果你想要创建一个列数为1的 Y 矩阵，可以使用以下代码：

Y <- matrix(nrow = 604, ncol = 1)
a <- solve(crossprod(B), crossprod(B, Y))

这样，你就可以成功地运行 `solve()` 函数并得到结果。

相关问题

修改以下错误代码library(MASS) set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } EM_GMM <- function(X, k){ n <- ncol(X) d <- nrow(X) w <- rep(1/k, k) mu <- matrix(rnorm(kd, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d) sigma <- array(aperm(array(rnorm(kdd), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k)) R <- numeric(kn) for (iter in 1:100){ # E步 for (i in 1:k){ R[(i-1)n+1:in]<- w[i] * dnorm(X, mean=mu[i,], sd=sigma[,,i]) } R <- matrix(R, nrow=n, byrow=TRUE) R <- R / rowSums(R) # M步 Nk <- colSums(R) # 每个分量的权重 w <- Nk / n # 均值 for (i in 1:k){ mu[i,] <- colSums(R[,i] * X) / Nk[i] # 均值 sigma[,,i] <- (t(X) %*% (R[,i] * X)) / Nk[i] - mu[i,] %*% t(mu[i,]) # 协方差矩阵 } } list(w=w, mu=mu, sigma=sigma) } result <- EM_GMM(X, 2) xgrid <- seq(min(X[1,]), max(X[1,]), length.out=100) ygrid <- seq(min(X[2,]), max(X[2,]), length.out=100) z <- outer(xgrid, ygrid, function(x,y) { z <- numeric(length(x)) for (i in 1:nrow(result$mu)){ z <- z + result$w[i] * dnorm(c(x, y), mean=result$mu[i,], sd=sqrt(result$sigma[1,1,i])) } z }) contour(xgrid, ygrid, z, nlev=10, color.palette=heat.colors, main="Two-component GMM Contours")

以下是修改后的代码：

library(MASS)
set.seed(123)

n <- 1000
mu1 <- c(0,4)
mu2 <- c(-2,0)
Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2)
Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2)
phi <- c(0.6,0.4)
X <- matrix(0,nr=2,nc=n)

for (i in 1:n) {
if (runif(1) <= phi[1]) {
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1)
} else {
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2)
}
}

EM_GMM <- function(X, k){
n <- ncol(X)
d <- nrow(X)
kdd <- k*d*d # 计算数组中元素个数
kd <- k*d # 计算数组中向量元素个数
w <- rep(1/k, k)
mu <- matrix(rnorm(k*d, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d)
sigma <- array(aperm(array(rnorm(kdd), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k))
R <- numeric(k*n)

for (iter in 1:100){
# 更新 R
for (j in 1:k){
R[(j-1)*n+1:j*n] <- w[j] * dmnorm(X, mu[j,], sigma[,,j])
}
R <- R / matrix(rowSums(matrix(R,nrow=k)), nrow=n, ncol=k, byrow=T)

# 更新 w, mu, sigma
w <- colSums(R) / n
for (j in 1:k){
mu[j,] <- colSums(X * matrix(R[,j], nrow=n, ncol=1)) / sum(R[,j])
sigma[,,j] <- (t(X-mu[j,]) %*% (X-mu[j,]) * matrix(R[,j], nrow=n, ncol=n)) / sum(R[,j])
}
}

return(list(w=w, mu=mu, sigma=sigma))
}

EM_GMM(X, 2) # 测试函数是否正确

# Dimension of Matrix ------------------------- A <- matrix(1:6,2,3) length(A) dim(A) nrow(A) ncol(A)

这段代码介绍了 R 语言中获取矩阵维度信息的方法。

在 R 语言中，可以使用 dim() 函数来获取矩阵的维度信息。例如，在代码中，使用 matrix(1:6, 2, 3) 创建了一个 2 行 3 列的矩阵 A。使用 dim(A) 函数可以获取矩阵 A 的维度信息，返回结果为向量 c(2, 3)，表示矩阵 A 有 2 行 3 列。

可以使用 nrow() 函数和 ncol() 函数来获取矩阵的行数和列数。例如，在代码中，使用 nrow(A) 函数返回矩阵 A 的行数，返回结果为 2；使用 ncol(A) 函数返回矩阵 A 的列数，返回结果为 3。

另外，可以使用 length() 函数来获取矩阵的元素数量，返回结果为元素个数，即 6。但是，需要注意的是，length() 函数返回的是矩阵展开后的元素数量，而不是矩阵的行数和列数。