数据挖掘的世界有多神奇的算法。比如，C4.5决策树，适合分类问题，能连续数据，还能缺失值；K-Means聚类算法则是数据分类的常客，简单高效，广泛应用于市场细分和图像；支持向量机（SVM）擅长小样本的二分类，尤其对高维数据有强的优势，能为你在复杂的模式识别中高效的方案。还有Apriori，这个常用于购物篮数据的算法，让你发现商品间的潜在关联；EM 算法则是通过迭代的方式来优化有隐变量的统计模型，挺适合那些复杂的模型估计。PageRank不只适用于网页排名，它也在 SEO 中扮演了重要角色。AdaBoost是强化学习的一员，能够将多个弱分类器变成一个强分类器，表现相当不错。对于一些分类任务，KNN就是一个实用的选择，尤其是数据不复杂时直观。朴素贝叶斯分类器，虽然假设特征间独立，实际上在多领域表现得还挺不错，比如文本分类。，还有Cart，它兼顾了分类和回归任务，适合一些场景下快速构建决策树。掌握这些经典算法，可以你更好地不同的数据问题。

如果你在做数据挖掘，学习这些算法是有的。每个算法都有自己的优势和适用场景，了解它们的特性，能够你更加得心应手地选择工具。