通過數(shù)據(jù)分析找到其中的規(guī)律，來指導(dǎo)業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘的核心是挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。下面我們來看看數(shù)據(jù)挖掘的十大經(jīng)典算法及主要特點。

1、C4.5

分類決策樹算法，選擇一個好的特征以及分裂點作為當(dāng)前節(jié)點的分類條件。

2、Naive Bayes

統(tǒng)計分類算法，利用概率統(tǒng)計知識進行分類的統(tǒng)計學(xué)分類方法

3、SVM

有監(jiān)督的分類算法，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常用，廣泛應(yīng)用于分類和回歸問題

4、KNN

K最近鄰分類算法，如果樣本的K個最相似鄰居屬于某類別，則該樣本也屬于這個類別

5、Adaboost

迭代算法，針對某一訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的弱分類器，再把這些弱分類器集合構(gòu)成一個強分類器

6、CART

分類與回歸樹算法，先生成決策樹，然后進行剪枝

7、K-Means

聚類算法，生成指定K個類，把每個對象分配給距離最近的聚類中心

8、EM

最大期望算法，在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計的算法

9、Apriori

挖掘潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系的算法，采用了逐層搜索的迭代的方法

10、PageRank

網(wǎng)頁排名算法，根據(jù)網(wǎng)站的內(nèi)外部鏈接的數(shù)量和質(zhì)量，衡量網(wǎng)站的價值