数据挖掘的主要算法

数据 挖掘前十算法-一夜情的数据挖掘算法，主要引自wiki。三经典数据-1算法-0/可以说是很多技术的核心，而-2挖掘，数据 挖掘有很多算法，而存在的正是这些算法，我们的-2挖掘，神经网络方法主要用于数据 挖掘的聚类技术。

数据挖掘(数据挖掘)采用数学、统计学、人工智能、神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、相关性分析、决策树、神经网络、基因算法等。从大量的-2挖掘中，导出隐含的、以前未知的、潜在有价值的关系、模式和趋势，利用这些知识和规则建立决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据 挖掘它集成了多种学科和技术，功能很多。目前主要功能有:(1)分类:根据被分析对象的属性和特征，建立不同的分组来描述事物。

数据挖掘十大经典算法以及他们各自的优势不仅仅是十大入选算法，实际上是18位入选算法。1.C4.5C4.5 算法是机器学习算法中的分类决策树，其核心算法是ID3算法. C4 . ID3算法在以下几个方面进行了改进:1)使用信息增益率来选择属性，克服了在选择有信息的属性时选择值较多的属性的缺点2)建树过程中的修剪；3)可以完成连续属性的离散化；4)能够处理不完整数据。

其缺点是数据 set在构造树的过程中需要多次扫描并按顺序排序，导致算法的效率低下。2.kmeansalgorithm是kmeans算法kmeansalgorithm算法是一个集群算法，N的对象按照属性k分为k段。