数据挖掘中的十大经典算法

根据 IEEE 国际数据挖掘会议 (ICDM) 2006 年的评选，数据挖掘领域的十大经典算法分别是： C4.5 k-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naive Bayes CART

这份资源提供了由李文波和吴素研翻译、清华大学出版社出版的数据挖掘十大算法PDF版本，涵盖了K-means、SVM、Apriori等算法。

数据挖掘里的经典算法其实也就那几个，想系统复习一遍的话，这份整理真挺靠谱的。C4.5的用法比较像ID3的升级版，支持连续值、剪枝、还能搞定缺失值。适合你用来跑一些决策树的业务场景，像分类模型初步探索啥的，蛮实用。K-Means就更不用说了，聚类老网红，简单粗暴但效率高。初始中心点选得好，聚得也挺准。你写个聚类的工具小功能，用它基本够用。SVM的话，我一般用来做二分类问题，尤其是在样本维度高的情况，效果还不错。而且核函数这个点挺灵活，能扩展不少非线性问题。说到规则挖掘，那得提Apriori。虽然跑起来稍微慢点，但适合用在用户购物、日志挖掘这种场景。规则多、够细，唯一要注意就是内存开销。EM 算法

数据挖掘十大经典算法解析 本篇解析数据挖掘领域的十大经典算法，深入剖析其核心原理、应用场景以及优缺点，帮助读者快速掌握这些算法的精髓。 1. 关联规则挖掘 (Apriori算法) 2. 分类与回归树 (C4.5 算法) 3. K-Means 聚类算法 4. 支持向量机 (SVM) 5. EM 算法 6. PageRank 算法 7. AdaBoost 算法 8. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 算法 9. CART 决策树 10. kNN 算法 每个算法都配有详细的解释和示例，力求清晰易懂，帮助读者构建数据挖掘的知识体系。

数据挖掘十大经典算法解析 本篇解析数据挖掘领域中最具代表性的十种算法，深入探讨其原理和应用。 1. C4.5 决策树 C4.5 算法是一种用于生成决策树的经典算法，通过信息增益率选择最佳分裂属性，构建高效的分类模型。 2. K-Means 聚类 K-Means 算法是一种常用的聚类算法，通过迭代计算样本与聚类中心的距离，将数据划分到不同的簇中。 3. 支持向量机 (SVM) SVM 算法是一种强大的分类和回归算法，通过寻找最佳分离超平面，实现对数据的有效分类。 4. Apriori 算法 Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法，通过频繁项集生成关联规则，揭示数据项之间的潜在联系。

数据挖掘里的老炮儿算法，C4.5和k-Means绝对得提一下。C4.5就是那种擅长做分类判断的老江湖，能缺失值、连续属性，还支持剪枝，泛化能力比较强。虽然效率一般，但稳定性、准确率都挺高，尤其适合做结构清晰的分类任务。 k-Means是聚类界的门面担当，逻辑不复杂，速度也快，挺适合快速划分数据群组的需求。想分个用户群、找出购物行为相似的群体，它还蛮合适的。但它对初始值比较敏感，结果容易被随机初始点带歪，得多跑几次取平均。 如果你喜欢实战代码，有几个语言版本推荐给你：C 语言实现、Python 版、Matlab 写的，都还挺适合入门和练手。 另外，Apriori在做商品推荐这块也常见，SVM在文

十大经典数据挖掘算法 k-近邻算法 (KNN) 决策树 (DT) 朴素贝叶斯 (NB) 支持向量机 (SVM) 聚类分析 (CA) Apriori算法 FP-Growth算法 PageRank算法 TF-IDF算法 EM算法

2006年数据挖掘大会评选出的十种最具影响力的数据挖掘算法，涵盖分类、聚类、关联规则挖掘等多个领域，为数据分析提供了强大的工具支持。

数据挖掘的十大经典算法，挺实用的，是对于大数据时，能帮你提取出有价值的信息。比如，C4.5算法，它是基于 ID3 改进的决策树算法，不仅能连续数据，还能提高模型的准确性。再说到k-Means，它是用来聚类数据的，适合市场细分或者图像压缩这些应用。如果你做分类任务，SVM绝对是你不能错过的好帮手，尤其在高维数据上表现优秀。另外，Apriori算法常被用于市场篮子，可以挖掘出有趣的购物规律。PageRank就更不用说了，它是搜索引擎排名的核心，能你理解网页的重要性。除此之外，AdaBoost、k-NN、Naive Bayes这些算法各有千秋，不同的问题时都能派上用场。最重要的是，这些算法不仅被广泛