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2024年7月18日发(作者：)

数据挖掘十大经典算法

数据挖掘是一种通过计算机科学的方法，从大量数据中挖掘出有

用的信息和知识的过程。在这个过程中，数据挖掘算法扮演着非常重

要的角色，它们能够帮助我们从数据中抽取出精华，更好地理解和利

用数据。

下面是十大经典数据挖掘算法。

1. K-Means算法：K-Means算法是一种聚类算法，可以将数据集

分成K个不同的类别。这种算法的基本思想是将数据分成若干个类别，

使得同一类别内的数据点的距离比其他类别内的数据点的距离更短。

2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，可以

用来发现最常见的数据项之间的关联性。这种算法基于频繁项集的概

念，通过计算数据中频繁项集的支持度和置信度来挖掘关联规则。

3. 决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，可

以将数据集分成若干个不同的类别。这种算法的基本思想是通过递归

地将数据集划分成不同的子集，直到子集中所有数据都属于同一类别

为止。

4. SVM算法：SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，可

以用于解决非线性问题。这种算法的基本思想是将数据集映射到高维

空间中，然后在高维空间中建立超平面，将不同类别的数据分开。

5. 神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的分

类算法，可以用来处理非线性问题。这种算法的基本思想是通过构建

一个多层的神经网络，将输入数据映射到输出数据。

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6. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的

分类算法，可以用来预测数据的类别。这种算法的基本思想是根据已

知数据的先验概率和新数据的特征，计算这个数据属于不同类别的概

率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。

7. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成算法，

可以用来处理大量的数据和高维数据。这种算法的基本思想是通过随

机选取特征和样本，构建多个决策树，然后将多个决策树的结果汇总，

得到最终的分类结果。

8. Adaboost算法：Adaboost算法是一种基于加权的集成算法，

可以用来提高分类算法的准确率。这种算法的基本思想是通过一系列

的弱分类器，构建一个强分类器，使得分类的准确率更高。

9. EM算法：EM算法是一种基于最大似然估计的聚类算法，可以

用来对数据进行分布建模。这种算法的基本思想是通过迭代的方式，

不断地调整模型的参数，使得模型可以更好地拟合数据分布。

10. PageRank算法：PageRank算法是一种基于图论的算法，可

以用来评估网页的重要性。这种算法的基本思想是通过计算网页之间

的链接关系，得到每个网页的权重，从而评估网页的重要性。

以上十大经典数据挖掘算法在实际应用中具有广泛的应用，可以

帮助我们更好地理解和利用数据。

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本文标签： 算法数据类别

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