数据挖掘里的经典老朋友——决策树和K-Means，是真的经常用到，尤其是做分类和聚类的时候。像ID3和C4.5，用来搭建逻辑清晰的分类模型，还挺方便的，生成的树结构也容易看懂。

ID3 算法就比较适合小规模数据，优点是思路简单，基于信息增益挑选分裂属性。但它不支持连续变量，对大数据也不太友好。

如果你数据量稍微大点，或者属性有连续值，那C4.5就比较合适。它对 ID3 做了不少优化，比如用信息增益率避免偏向多值属性，还能自动离散化连续特征。

K-Means也常见，聚类效果还不错。适合那种你对数据没什么预设标签、就想看看它自己怎么分组的场景。像用户群、商品分类这些都用得上。

不过它对初始簇心挺敏感的，每次跑出来结果都不一样，建议你跑多次、再用平均效果看表现；K 值的选择也关键，肘部法则了解一下。

要是你对这类算法感兴趣，下面这些资源还蛮值得一看：ID3 经典算法信息增益决策树、Java 实现的 ID3 决策树及其预测功能、MATLAB C4.5 决策树分类算法。

如果你刚好在做分类或者聚类项目，不妨试试用这些经典算法，思路清晰，效果也不错～