数据挖掘十大经典算法,数据挖掘十大经典算法科普文章

直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，也就是列)。间接数据挖掘:不在目标中选择具体变量，用模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系。数据挖掘的方法神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和自适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，近年来受到越来越多的关注。

遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合而被应用于数据挖掘。决策树方法决策树是预测模型中常用的一种算法，通过有目的地对大量数据进行分类，发现一些有价值和潜在的信息。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。

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。

Naive Bayes，这是一个简单但极其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。

众所周知，数据挖掘有很多算法，不同的算法有不同的优势，在数据挖掘领域产生了深远的影响。那么你知道数据挖掘中有哪些经典的算法吗？在本文中，我们将介绍数据挖掘中的三种经典算法。希望这篇文章能更好的帮助你。1.KMeans算法KMeans algorithm算法是一种聚类算法，将n个对象按照属性分成k段，k大于n。

它假设对象属性来自空间向量，目标是最小化每个组内的均方误差之和。这种算法在数据挖掘中很常见，2.支持向量机(Supportvectormachines)和支持向量机(support vector machines)都是支持向量机，简称SV机(本文统称为SVM)。它是一种监督学习方法，广泛应用于统计分类和回归分析，支持向量机将向量映射到一个更高维的空间，在这个空间中建立一个具有最大区间的超平面。