matlab递归如何使用

Matlab递归使用和其他编程语言类似，通过在函数内部调用自身来实现。下面是一个简单的递归函数示例，计算斐波那契数列：

function f = fib(n)
    if n == 0
        f = 0;
    elseif n == 1
        f = 1;
    else
        f = fib(n-1) + fib(n-2);
    end
end

在这个函数中，如果输入参数`n`等于0或1，则直接返回0或1，否则递归调用自身来计算`n-1`和`n-2`的斐波那契数，然后将这两个数相加得到结果。

需要注意的是，递归函数可能会导致栈溢出，因此需要设置递归深度的限制。可以使用`set(0,'RecursionLimit',N)`来设置最大递归深度为N。

相关问题

matlab 递归函数

在MATLAB中，递归函数是指一个函数调用自身的过程。通过递归调用，可以将一个大型复杂的问题逐渐转化为一个与原问题相似但规模较小的问题来求解。递归函数的基本思想是将问题分解为更小的子问题，直到达到最小的问题规模并得到结果。在递归函数中，需要设定递归的终止条件，以确保递归过程能够结束。然后，在每次递归调用中，通过传入规模更小的子问题来逐步靠近最终解。在MATLAB中，可以使用递归函数求解各种问题，例如计算阶乘。使用递归函数求解阶乘可以简化代码，并且更加直观。我们可以创建一个MATLAB函数文件factor.m，其中定义一个递归函数factor(n)，用于计算n的阶乘。在递归函数中，首先设定终止条件，即当n小于等于1时，返回1。然后，在每次递归调用中，计算n与factor(n-1)的乘积，并将结果返回。通过递归调用，可以一直向下逐步计算，直到达到终止条件为止。递归函数的具体代码如下所示：

function f=factor(n)
if n<=1
    f=1;
else
    f=n*factor(n-1);
end

这样，我们就可以通过调用factor函数来计算任意整数n的阶乘了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [MATLAB递归函数](https://blog.csdn.net/with_still_water/article/details/89041960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [3.7 matlab函数的递归调用](https://blog.csdn.net/onlyfanlala/article/details/121750649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab递归特征消除

递归特征消除 (Recursive Feature Elimination, RFE) 是一种特征选择方法，它通过递归地构建模型并删除最不重要的特征来减少特征数量，直到达到预设的特征数量。MATLAB 中可以使用 `fitrlinear` 函数结合 `sequentialfs` 函数实现 RFE。

具体步骤如下：

1. 使用 `fitrlinear` 函数构建线性模型，并选择合适的正则化方法和参数。

2. 使用 `sequentialfs` 函数进行特征选择。在每一步中，该函数将选择一个特征并计算模型的性能。然后，它将删除最不重要的特征并继续递归地进行特征选择，直到达到预设的特征数量。

下面是一个示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 构建线性模型
mdl = fitrlinear(X,Y,'Regularization','ridge','Lambda',0.1);

% 递归特征消除
opts = statset('display','iter');
[fs,history] = sequentialfs(@critfun,X,Y,'options',opts);

% 显示结果
disp('Selected features:')
disp(fs)
disp('History of feature selection:')
disp(history)

% 评估模型性能
function mse = critfun(Xtrain,Ytrain,Xtest,Ytest)
mdl = fitrlinear(Xtrain,Ytrain,'Regularization','ridge','Lambda',0.1);
Ypred = predict(mdl,Xtest);
mse = mean((Ytest - Ypred).^2);
end

在这个示例中，我们使用了 iris 数据集，并构建了一个岭回归模型。然后，我们使用 `sequentialfs` 函数进行特征选择，并指定了一个评估函数 `critfun`，该函数计算模型在测试集上的均方误差。最后，我们显示了选择的特征和特征选择的历史记录。