数据挖掘算法的顶级10选手

十大经典数据挖掘算法的概念剖析。

根据提供的文件信息，“2009年数据挖掘领域的顶级十大算法.pdf”是一本专注于介绍数据挖掘领域十大著名算法的专业书籍。以下是对该书中提到的关键知识点进行详细解析： 数据挖掘概述 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中的人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、回归分析等。 十大数据挖掘算法 1. C4.5（决策树） C4.5是基于熵的概念来构建决策树的一种方法。它通过计算信息增益比选择最佳特征，并以此作为节点进行分割。C4.5相比早期版本ID3算法，在处理连续值和缺失值方面进行了改进，同时支持剪枝操作以避

十大经典的算法总结，算法控看到一定会心动。C4.5、SVM、K-Means 这些耳熟能详的名字，不仅概念讲得清楚，连每个算法的实际影响和研究进展都交代得挺细。你要是做数据或者挖掘，这篇文章还挺值得收藏的，适合随时翻出来对照下。里面还顺带推荐了几个挺实用的聚类代码资源，Python、C 语言、Matlab 各种版本全都有，能直接跑起来的那种，效率高。

本项目汇集了我的数据挖掘研究成果。其中包括经典的事务挖掘算法 Apriori 和 FP-Growth。此外，还涵盖了共置模式挖掘算法，这是我研究生学习的重点领域。

数据挖掘通过从大量数据中提取模式来揭示隐藏的知识，这些模式有效、新颖、有用、可靠且可理解。

Apriori算法 FP-Growth算法 K-Means算法 KNN算法 Naïve Bayes算法 SVM算法 决策树算法 关联规则算法 回归算法 聚类算法

涵盖了常用的数据挖掘算法，深入浅出的介绍了它们的原理和应用。

掌握数据挖掘算法是成为数据分析专家的关键。这篇文章系统讲解了十大经典算法，助你轻松理解数据挖掘的基本原理。

遗传算法、后向传播等数据挖掘经典算法的完整程序范例