这三种算法

A. 数据挖掘中的经典算法

大家都知道，数据挖掘中有很多的算法，不同的算法有着不同的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。
1.K-Means算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。
2.支持向量机
而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。

3.C4.5算法
然后我们给大家说一下C4.5算法，C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进，这种改进具体体现在四个方面，第一就是在树构造过程中进行剪枝，第二就是能够完成对连续属性的离散化处理，第三就是用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢？优点就是产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解，其实这三种算法那都是十分重要的算法，能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。

B. 50-15-28用三种算法怎么算

第一种

50-15-28

＝35-28

＝7

第二种

50-15-28

＝50-28-15

＝22-15

＝7

第三种

50-15-28

＝50-（15+28）

＝50-43

＝7

C. 工资的三种计算方法

目前针对固定月薪制工资计算方法大致有以下三种方法：

A：（固定月薪/应出勤天数）*实际出勤天数+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

B：（固定月薪-固定月薪/20.92*缺勤天数）+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

C：固定月薪/20.92*实际出勤天数+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

按照A方法：其工资为：600/23*19+600/20.92/8*1.5*21=608.58

按照B方法：其工资为：600-600/20.92*4+600/20.92/8*1.5*21=598.21

按照C方法：其工资为：600/20.92*19+600/20.92/8*1.5*21=657.86

(3)这三种算法扩展阅读：

1、休假天数：月出勤工资=月工资标准×（1-1/21.75×事假天数）。

2、新员工及休假天数大于出勤天数的员工：月出勤工资=月工资标准/21.75×出勤天数。

固定月薪属于计时工作制，奖金的作用是奖励与生产或工作直接相关的超额劳动，劳动者创造超出正常劳动定额的社会所需劳动成果时给予的物质补偿，津贴是对劳动者在特殊情况下的额外劳动消耗或额外支出进行补偿的一种工资形式。

工资表的常见格式：

1、在实际工作中，企业通过编制《工资结算表》支付职工工资并办理工资结算。

2、工资单一式三份。一份由劳动工资部门保管，一份按第一名员工剪成“工资条”，随工资发放给员工；

3、表由各车间、各部门编制，只能反映各车间、各部门的工资结算和支付情况。

D. 算法的三种基本结构是

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的。

它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来，按顺序执行算法步骤。

2、条件结构：

条件结构是指在算法中通过对条件的判断，根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构。

条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立，只能执行A框或B框之一，不可能同时执行A框和B框，也不可能A框、B框都不执行。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在一些算法中，经常会出现从某处开始，按照一定条件，反复执行某一处理步骤的情况，这就是循环结构，反复执行的处理步骤为循环体，显然，循环结构中一定包含条件结构。循环结构又称重复结构，循环结构可细分为两类：

一类是当型循环结构，如下左图所示，它的功能是当给定的条件P成立时，执行A框，A框执行完毕后，再判断条件P是否成立，如果仍然成立，再执行A框，如此反复执行A框，直到某一次条件P不成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

另一类是直到型循环结构，如下右图所示，它的功能是先执行，然后判断给定的条件P是否成立，如果P仍然不成立，则继续执行A框，直到某一次给定的条件P成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

(4)这三种算法扩展阅读

共同特点

(1)只有一个入口和出口

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

E. 计算机算法的三种基本结构

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构

序贯结构是最简单的算法结构，在语句之间、框之间自上而下进行。它由依次执行的几个处理步骤组成。

它是任何算法都不能缺少的基本算法结构。方框图中的顺序结构是将程序框从上到下与流水线连接，按顺序执行算法步骤。

2、条件分支结构

条件结构是指通过判断算法中的条件，根据条件是否为真来选择不同流向的算法结构。

如果条件P为真，则选择执行框A或框B。无论P条件是否为真，只能执行A盒或B盒中的一个。不可能同时执行盒子A和B，盒子A和B不执行也是不可能的。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在某些算法中，经常会出现某一处理步骤按照某一条件从某一地点重复执行的情况。这就是循环结构。重复执行的处理步骤是循环体，显然，循环结构必须包含条件结构。循环结构又称重复结构，可分为两类：

一种是当循环结构，功能是P时形成时给定的条件下，执行一个盒子，一个盒子在执行后，确定条件P，如果仍然设置和执行一个盒子，等等来执行一个盒子，直到一个条件P并不不再执行一个盒子，这个时候离开循环结构。

另一种类型是直到型循环结构，作用是先执行，然后判断给定条件P是否为真。如果P仍然不为真，将继续执行盒子A，直到给定条件P为真一段时间。

(5)这三种算法扩展阅读：

共同特征

1、只有一个入口和出口

2、结构的每个部分都有执行的机会，即对于每个盒子，应该有一个从入口到出口的路径。如图A所示，从入口到出口没有经过它的路径，这是不符合要求的算法结构。

3、结构中不存在死循环，即没有结束循环。

F. 两位数的加法的三种算法

简便算法如下:
一、两位数加法:
1、11十28=39 (不进位首尾相加)
2、76十56=80十60一8=140一8=132
(整取减余法)
二、三位数相加:
1、232十333=565 (不进位各位相加)
2、226十228=230十230一6=460一6=454
(个位进位整取减余法)
3、286十396=300十400一18=700一18=682
(个十进位整取减余法)
4、786十886=800十900一(14十14)
=1700一28=1672
(个十百进位整取减余法)

G. 算法的三种结果

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

三种基本结构的共同点：

(1)只有一个入口和出口

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

(7)这三种算法扩展阅读

算法可以宏泛的分为三类：

一，有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二，有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三，无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

H. 三种经典的数据挖掘算法

算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。
1.KNN算法
KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法常用于数据挖掘中的分类，起到了至关重要的作用。
2.Naive Bayes算法
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。这种算法在数据挖掘工作使用率还是挺高的，一名优秀的数据挖掘师一定懂得使用这一种算法。
3.CART算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我们常见的分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。这两个思想也就决定了这种算法的地位。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于KNN算法、Naive Bayes算法、CART算法的相关知识，其实这三种算法在数据挖掘中占据着很高的地位，所以说如果要从事数据挖掘行业一定不能忽略这些算法的学习。

I. 算法的三种基本结构是什么

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

三种基本结构的共同点：

(1)只有一个入口和出口。

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件，后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出，输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等，也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

J. 深度优先搜索和广度优先搜索、A星算法三种算法的区别和联系

在说它之前先提提状态空间搜索。状态空间搜索，如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程。通俗点说，就是 在解一个问题时，找到一条解题的过程可以从求解的开始到问题的结果（好象并不通俗哦）。由于求解问题的过程中分枝有很多，主要是求解过程中求解条件的不确 定性，不完备性造成的，使得求解的路径很多这就构成了一个图，我们说这个图就是状态空间。问题的求解实际上就是在这个图中找到一条路径可以从开始到结果。 这个寻找的过程就是状态空间搜索。 常用的状态空间搜索有深度优先和广度优先。广度优先是从初始状态一层一层向下找，直到找到目标为止。深度优先是按照一定的顺序前查找完一个分支，再查找另一个分支，以至找到目标为止。这两种算法在数据结构书中都有描述，可以参看这些书得到更详细的解释。 前面说的广度和深度优先搜索有一个很大的缺陷就是他们都是在一个给定的状态空间中穷举。这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分大，且不预测的情况下就不可取了。他的效率实在太低，甚至不可完成。在这里就要用到启发式搜索了。 启发中的估价是用估价函数表示的，如： f(n) = g(n) + h(n) 其中f(n) 是节点n的估价函数，g(n)实在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。在这里主要是h(n)体现了搜 索的启发信息，因为g(n)是已知的。如果说详细点，g(n)代表了搜索的广度的优先趋势。但是当h(n) >> g(n)时，可以省略g(n)，而提高效率。这些就深了，不懂也不影响啦！我们继续看看何谓A*算法。 2、初识A*算法 启发式搜索其实有很多的算法，比如：局部择优搜索法、最好优先搜索法等等。当然A*也是。这些算法都使用了启发函数，但在具体的选取最佳搜索节点时的 策略不同。象局部择优搜索法，就是在搜索的过程中选取“最佳节点”后舍弃其他的兄弟节点，父亲节点，而一直得搜索下去。这种搜索的结果很明显，由于舍弃了 其他的节点，可能也把最好的节点都舍弃了，因为求解的最佳节点只是在该阶段的最佳并不一定是全局的最佳。最好优先就聪明多了，他在搜索时，便没有舍弃节点 （除非该节点是死节点），在每一步的估价中都把当前的节点和以前的节点的估价值比较得到一个“最佳的节点”。这样可以有效的防止“最佳节点”的丢失。那么 A*算法又是一种什么样的算法呢？其实A*算法也是一种最好优先的算法。只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时，我们希望能够求解出状态空 间搜索的最短路径，也就是用最快的方法求解问题，A*就是干这种事情的！我们先下个定义，如果一个估价函数可以找出最短的路径，我们称之为可采纳性。A* 算法是一个可采纳的最好优先算法。A*算法的估价函数可表示为： f'(n) = g'(n) + h'(n) 这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到终点的最短路径值，h'(n)是n到目标的最断路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道 的，所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（这一点特别 的重要）。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A*算法。哈。你懂了吗？肯定没 懂。接着看。 举一个例子，其实广度优先算法就是A*算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数，h(n)=0，这种h(n)肯定小于h'(n)，所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是。当然它是一种最臭的A*算法。 再说一个问题，就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件，如果信息越多或约束条件越多则排除 的节点就越多，估价函数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的那么臭的原因了，谁叫它的h(n)=0，一点启发信息都没有。但在游戏开发中由 于实时性的问题，h(n)的信息越多，它的计算量就越大，耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息，即减小约束条件。但算法的准确性就差了，这 里就有一个平衡的问题。可难了，这就看你的了！ 好了我的话也说得差不多了，我想你肯定是一头的雾水了，其实这是写给懂A*算法的同志看的。哈哈。你还是找一本人工智能的书仔细看看吧！我这几百字是不足以将A*算法讲清楚的。只是起到抛砖引玉的作用希望大家热情参与吗。