数据挖掘经典算法,数据挖掘十大经典算法

但是在构造树的过程中，需要对数据集进行多次扫描和排序，这将导致算法在实际应用中效率低下。决策树算法的优点是:分类准确率高；(2)生成的图案简单；(3)对噪声数据具有鲁棒性。因此，它是目前应用最广泛的归纳推理算法之一，受到了数据挖掘研究者的广泛关注。

本文共2680字，阅读时间预计七分钟。聚类算法1。本质上就是把数据分成不同的类别，让相似的数据在同一类别，不相似的数据在不同类别。2.分类算法用来解决什么问题？文本聚类、图像聚类、商品聚类容易发现规律。解决数据稀疏的问题。3.聚类算法的基础知识。1.层次聚类与非层次聚类——不同类之间是否存在包含关系。2.硬聚类vs软聚类——硬聚类:每个对象只属于一个类——软聚类:每个对象以一定概率属于每个类。3.用向量表示对象——每个对象用一个向量表示，可以看作是高维空间中的一个点——所有对象形成一个数据空间(矩阵)——相似度计算。

(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}6.评价方法——internal evaluation):方法:没有外部标准，无监督的同源物是否相似，跨类差异是否越小，聚类效果越好，反之亦然——外部评价法(外部评价法)。

Datamining(英文:Datamining)，又译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现(KDD)的一个步骤。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。

姓名:崔胜学No。:【嵌入式牛简介】:本文讨论的kNN算法是监督学习中的分类方法之一。所谓监督学习和无监督学习，是指训练数据是否被标注，如果是，则为监督学习，否则为无监督学习。监督学习是根据输入数据(训练数据)学习一个模型，可以预测后续的输入。在监督学习中，输入变量和输出变量可以是连续的，也可以是离散的。如果输入变量和输出变量都是连续变量，则称为回归；如果输出变量是有限离散变量，则称为分类；输入变量和输出变量都是变量序列，这就是所谓的标记朴素贝叶斯。这是一个简单但非常强大的预测建模算法。它被称为朴素贝叶斯，因为它假设每个输入变量都是独立的。* *这个假设很硬，在现实生活中根本不满足，但是这个技术对于大多数复杂问题还是很有效的。贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯是有区别的。贝叶斯原理是最大的概念，解决了概率论中的“逆概率”问题。在这个理论的基础上，人们设计了贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器的一种，也是最简单、最常用的分类器。

* *好在大多数情况下，朴素贝叶斯的分类效果还是不错的。朴素贝叶斯分类器依赖于精确的自然概率模型，在监督学习样本集中可以达到非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型的参数估计采用最大似然估计方法，换句话说，朴素贝叶斯模型可以在没有贝叶斯概率或任何贝叶斯模型的情况下工作。朴素贝叶斯分类常用于文本分类，特别是对于英语等语言，分类效果非常好。

数据挖掘的核心是对数据建模的过程。所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构建模型的方式不同。在数据挖掘中可以使用许多不同的算法。决策树是一种经常使用的技术，它可以用来分析数据以及进行预测。常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5，决策树方法直观，这是它最大的优点。缺点是随着数据复杂度的增加，分支数量增加，管理难度加大。

近年来，神经网络越来越受到人们的重视，因为它为解决大型复杂问题提供了一种相对有效和简单的方法。神经网络常用于两类问题:分类和回归。它最大的优点是能准确预测复杂问题。神经网络的缺点是网络模型是黑箱，预测值难以理解；神经网络过度拟合。IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司都是该产品的供应商。

数据挖掘的算法有很多，不同的算法有不同的优势，也发挥不同的作用。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。1.Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的最有影响力的算法之一。

该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔型关联规则。这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称为频率集，这个算法比较复杂，但是也很实用。2.最大期望算法在统计计算中，最大期望算法是寻找概率模型中参数的最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于不可观测的隐变量，最大期望常用于机器学习和计算机视觉的数据聚合领域。