經典遞推演算法

1. 遞推演算法是什麼

遞推演算法是一種用若干步可重復運算來描述復雜問題的方法。遞推是序列計算中的一種常用演算法。通常是通過計算機前面的一些項來得出序列中的指定項的值。
遞推是按照一定的規律來計算序列中的每個項，通常是通過計算前面的一些項來得出序列中的指定項的值。其思想是把一個復雜的龐大的計算過程轉化為簡單過程的多次重復，該演算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。

2. 數據挖掘的經典演算法有哪些

1. C4.5

C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：

1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足;

2) 在樹構造過程中進行剪枝;

3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理;

4) 能夠對不完整數據進行處理。

2. The k-means algorithm 即K-Means演算法

k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。

3. Support vector machines

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機(論文中一般簡稱SVM)。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。

4. The Apriori algorithm

Apriori演算法，它是一種最具影響力的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。它的演算法核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。

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3. 數列遞推演算法的原理

什麼是遞推
所謂遞推，是指從已知的初始條件出發，依據某種遞推關系，逐次推出所要求的各中間結果及最後結果。其中初始條件或是問題本身已經給定，或是通過對問題的分析與化簡後確定。
從已知條件出發逐步推到問題結果，此種方法叫順推。
從問題出發逐步推到已知條件，此種方法叫逆推。
無論順推還是逆推，其關鍵是要找到遞推式。這種處理問題的方法能使復雜運算化為若干步重復的簡單運算，充分發揮出計算機擅長於重復處理的特點。
遞推法是一種重要的數學方法，在數學的各個領域中都有廣泛的運用，也是計算機用於數值計算的一個重要演算法。
遞推演算法的首要問題是得到相鄰的數據項間的關系（即遞推關系）。遞推演算法避開了求通項公式的麻煩，把一個復雜的問題的求解，分解成了連續的若干步簡單運算。一般說來，可以將遞推演算法看成是一種特殊的迭代演算法。

遞推的特點
可用遞推演算法求解的題目一般有以下兩個特點：
1、問題可以劃分成多個狀態；
2、除初始狀態外，其它各個狀態都可以用固定的遞推關系式來表示。
在我們實際解題中，題目不會直接給出遞推關系式，而是需要通過分析各種狀態，找出遞推關系式。

【例1】數字三角形。
如下所示為一個數字三角形。請編一個程序計算從頂到底的某處的一條路徑，使該路徑所經過的數字總和最大。只要求輸出總和。

1、 一步可沿左斜線向下或右斜線向下走；
2、 三角形行數小於等於100；
3、 三角形中的數字為0，1，…，99；
測試數據通過鍵盤逐行輸入，如上例數據應以如下所示格式輸入：
5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
【演算法分析】
此題解法有多種，從遞推的思想出發，設想，當從頂層沿某條路徑走到第i層向第i+1層前進時，我們的選擇一定是沿其下兩條可行路徑中最大數字的方向前進，為此，我們可以採用倒推的手法，設a[i][j]存放從i,j 出發到達n層的最大值，則a[i][j]=max{a[i][j]+a[i+1][j]，a[i][j]+a[i+1][j+1]}，a[1][1] 即為所求的數字總和的最大值。

//【參考程序】
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int n,i,j,a[101][101];
cin>>n;
for (i=1;i<=n;i++)
for (j=1;j<=i;j++)
cin>>a[i][j]; //輸入數字三角形的值
for (i=n-1;i>=1;i--)
for (j=1;j<=i;j++)
{
if (a[i+1][j]>=a[i+1][j+1]) a[i][j]+=a[i+1][j]; //路徑選擇
else a[i][j]+=a[i+1][j+1];
}
cout<<a[1][1]<<endl;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
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15
16
17
1
2
3
4
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14
15
16
17
思考
如果要輸出最大和的路徑該怎麼處理呢？

【例2】 骨牌問題
有2 × n的一個長方形方格，用一個1 × 2的骨牌鋪滿方格。
編寫一個程序，試對給出的任意一個n(n>0), 輸出鋪法總數。
【演算法分析】
（1）面對上述問題，如果思考方法不恰當，要想獲得問題的解答是相當困難的。可以用遞推方法歸納出問題解的一般規律。
（2）當n=1時，只能是一種鋪法，鋪法總數有示為x1=1。
（3）當n=2時：骨牌可以兩個並列豎排，也可以並列橫排，再無其他方法，如下左圖所示，因此，鋪法總數表示為x2=2；

（4）當n=3時：骨牌可以全部豎排，也可以認為在方格中已經有一個豎排骨牌，則需要在方格中排列兩個橫排骨牌（無重復方法），若已經在方格中排列兩個橫排骨牌，則必須在方格中排列一個豎排骨牌。如上右圖，再無其他排列方法，因此鋪法總數表示為x3=3。
由此可以看出，當n=3時的排列骨牌的方法數是n=1和n=2排列方法數的和

4. 用遞推法計算行列式例題

展開後第一項的系數本來是a，但這里的餘子式又按最後一行展開了一次，所以系數變成a^2，而子式變成了D(2n-2)，少了兩行兩列。

5. 遞推估計演算法的介紹

給(t),F(t),(t)和w(t)不同的值就得到各種不同的方法：①遞推最小二乘法；②遞推增廣最小二乘法；③遞推近似極大似然法；④遞推輔助變數法；⑤遞推廣義最小二乘法；⑥卡爾曼濾波參數估計；⑦隨機逼近法；⑧模型參考適應法；⑨時變參數遞推估計法。

6. 遞推演算法是怎麼回事

遞推定義
遞推演算法是一種簡單的演算法，即通過已知條件，利用特定關系得出中間推論，直至得到結果的演算法。

遞推演算法分為順推和逆推兩種。

順推法
所謂順推法是從已知條件出發，逐步推算出要解決的問題的方法叫順推。

如斐波拉契數列，設它的函數為f(n),已知f(1)=1，f(2)=1;f(n)=f(n-2)+f(n-1)(n>=3,n∈N)。則我們通過順推可以知道,f(3)=f(1)+f(2)=2,f(4)=f(2)+f(3)=3……直至我們要求的解。

逆推法
所謂逆推法從已知問題的結果出發，用迭代表達式逐步推算出問題的開始的條件，即順推法的逆過程，稱為逆推。

遞推與遞歸的比較
相對於遞歸演算法,遞推演算法免除了數據進出棧的過程，也就是說,不需要函數不斷的向邊界值靠攏,而直接從邊界出發,直到求出函數值.

比如階乘函數：f(n)=n*f(n-1)

在f(3)的運算過程中,遞歸的數據流動過程如下:

f(3){f(i)=f(i-1)*i}-->f(2)-->f(1)-->f(0){f(0)=1}-->f(1)-->f(2)--f(3){f(3)=6}

而遞推如下:

f(0)-->f(1)-->f(2)-->f(3)

由此可見,遞推的效率要高一些,在可能的情況下應盡量使用遞推.但是遞歸作為比較基礎的演算法,它的作用不能忽視.所以,在把握這兩種演算法的時候應該特別注意.

7. 遞推演算法和遞歸演算法有什麼區別

1、演算法的過程不同

遞推演算法是一種簡單的演算法，即通過已知條件，利用特定關系得出中間推論，直至得到結果的演算法。

遞歸演算法在計算機科學中是指一種通過重復將問題分解為同類的子問題而解決問題的方法。遞歸式方法可以被用於解決很多的計算機科學問題，因此它是計算機科學中十分重要的一個概念。

8. 帶你了解數據挖掘中的經典演算法

數據挖掘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這么說，演算法在數據挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數據挖掘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關數據挖掘的演算法知識。
1.The Apriori algorithm，
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較復雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚領域。而最大期望演算法在數據挖掘以及統計中都是十分常見的。
3.PageRank演算法
PageRank是Google演算法的重要內容。PageRank里的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」，這個標准就是衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
3.AdaBoost演算法
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給數據挖掘工作解決了不少的問題。
數據挖掘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進行數據挖掘工作之前一定要事先掌握好數據挖掘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。

9. 遞推的遞推演算法

【例1】
植樹節那天，有五位同學參加了植樹活動，他們完成植樹的棵樹都不相同。問第一位同學植了多少棵時，他指著旁邊的第二位同學說比他多植了兩棵；追問第二位同學，他又說比第三位同學多植了兩棵；... 如此，都說比另一位同學多植兩棵。最後問到第五位同學時，他說自己植了10棵。到底第一位同學植了多少棵樹？
分析：設第一位同學植樹的棵樹為a1,欲求a1，需從第五位同學植樹的棵數a5入手，根據「多兩棵」這個規律，按照一定順序逐步進行推算：
(1) a5=10;
(2) a4=a5+2=12;
(3) a3=a4+2=14;
(4) a2=a3+2=16;
(5) a1=a2+2=18;
Pascal程序：
Program Examl;
Var i,a:byte;
begin
a:=10;
for i:= 1 to 4 do
a:=a+2;
writeln('The Num is' ,a);
readln;
end.
本程序的遞推運算可用下圖示表示：
初始值a:=10 ----- i=1,a=a+2(12) ----- i=2,a=a+2(14) ------ i=3,a=a+2(16) ----- i=4,a=a+2(18) ---- 輸出a值
例2：
十本不同的書放在書架上。現重新擺放，使每本書都不在原來放的位置。有幾種擺法？
當n個編號元素放在n個編號位置,元素編號與位置編號各不對應的方法數用M(n)表示,那麼M(n-1)就表示n-1個編號元素放在n-1個編號位置,各不對應的方法數,其它類推.
第一步,把第n個元素放在一個位置,比如位置k,一共有n-1種方法;
第二步,放編號為k的元素,這時有兩種情況.1,把它放到位置n,那麼,對於剩下的n-2個元素,就有M(n-2)種方法;2,不把它放到位置n,這時,對於這n-1個元素,有M(n-1)種方法;
綜上得到
M(n)=(n-1)[M(n-2)+M(n-1)]
遞推演算法以初始（起點）值為基礎，用相同的運算規律，逐次重復運算，直至運算結束。這種從「起點」重復相同的方法直至到達一定「邊界」，猶如單向運動，用循環可以實現。遞推的本質是按規律逐次推出（計算）先一步的結果。