数据挖掘经典算法,数据挖掘十大经典算法

数据挖掘算法有哪些？数据挖掘的核心是对数据建模的过程。数据挖掘十大经典算法(1)这里是一系列关于算法的科普文章，可以说算法为数据挖掘做出了巨大的贡献，如果我们想了解数据挖掘，我们必须了解这些算法，下面继续介绍关于数据挖掘的算法知识。数据挖掘的算法很多，不同的算法有不同的优势，也发挥不同的作用。

KMeans聚类算法原理KMeans算法接受参数k；然后，将预先输入的N个数据对象分成K个簇，使得得到的簇满足以下要求:同一簇中的对象相似度高；然而，不同簇中的对象的相似性很小。聚类相似度是通过使用每个聚类中对象的平均值来计算的，以获得一个“中心对象”(重心)。Kmeans算法是最经典的基于划分的聚类方法，也是十大经典数据挖掘算法之一。Kmeans算法的基本思想是:以空间中的K个点为中心进行聚类，

逐个更新每个聚类中心的值，直到获得最佳聚类结果。假设样本集分为C类，算法描述如下:适当选取C类的初始中心；(2)在第k次迭代中，求任意样本到c个中心的距离，将该样本归入距离最短的中心所在的类；(3)通过均值等方式更新该类的中心值。(4)对于所有的C个聚类中心，如果它们通过(2)和(3)的迭代方法被更新，

数据挖掘需要学习:1。编程语言。2.大数据处理框架。3.数据库知识。4.数据结构和算法。5.机器学习/深度学习。6.统计知识。以上是数据挖掘需要学习的内容。数据挖掘技术渗透到大数据时代的方方面面。数据挖掘是一门交叉学科，不仅涉及到设计、编程和计算机科学，还涉及到生活中的很多领域，在我们的生活和工作中无处不在。如果对大数据工程有浓厚兴趣，推荐CDA数据分析师课程。

这里介绍一系列关于算法的科普文章。当我们平时沉浸在工程工作中的时候，也可以了解一些常用的算法，不仅可以从另一个维度帮助我们拓宽思路，加深对计算机技术的理解，还可以让我们了解一些熟悉和陌生领域的基本原理，比如数据挖掘、大数据、机器学习等，揭开它们的奥秘，认识到很多看似深奥的领域其实是建立在并不复杂的基础和原理之上的。

只有熟悉算法，才能对复杂的实际问题进行合理的建模，达到最佳的预期效果。本系列文章的目的是解释由国际权威学术组织2006年12月在ICDM召开的IEEE数据挖掘国际会议评选出的数据挖掘领域十大经典算法。

决策树的典型算法有ID3、C4.5、CART等。2006年12月，国际权威学术组织ICDM(Theee International Conference on Data Mining)评选出数据挖掘领域的十大经典算法，其中C4.5算法位列第一。C4.5算法是机器学习算法中的分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。