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2024年7月18日发(作者：)

数据挖掘的常用算法

数据挖掘的常用算法包括：

1. 决策树：通过构建树形的决策规则，对数据进行分类或回归预测。

2. 支持向量机（SVM）：通过寻找最优的超平面来进行分类或回归问题。

3. 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，使用特征之间的独立性假设来进行分类。

4. K均值聚类：将数据根据距离远近进行分组，尽量使得同组内的数据相似，不

同组之间的数据不相似。

5. 随机森林：基于多个决策树的集成方法，通过对多个决策树的预测结果进行

投票或平均来进行分类或回归。

6. 神经网络：模拟人脑的神经元网络结构，通过多层的连接和权重来进行复杂

的分类或回归问题。

7. 关联规则挖掘：用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，可用于购物篮分

析、交叉销售等。

8. 主成分分析（PCA）：通过将数据映射到新的坐标系，以降低数据维度并保留

最重要的信息。

9. 聚类算法：除了K均值聚类外，还有层次聚类、密度聚类等方法，用于将数

据根据相似性进行分组。

10. 异常检测算法：用于识别数据中的异常值或离群点，如LOF（局部离群因子）

算法、One-Class SVM等。

这些算法各有特点和适用范围，根据具体问题的需求选择合适的算法进行数据挖

掘任务。

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