数据挖掘十大经典算法 总结版
数据挖掘领域十大经典算法以及适用领域
数据挖掘领域⼗⼤经典算法以及适⽤领域1.AdaboostAdaboost算法是⼀种提升⽅法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英⽂”Adaptive Boosting“（⾃适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的⾃适应在于：前⼀个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被⽤来训练下⼀个新的弱分类器。
在每轮训练中，⽤总体（样本总体）训练新的弱分类器，产⽣新的样本权值、该弱分类器的话语权，⼀直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最⼤迭代次数。
总体——样本——个体三者间的关系需要搞清除总体N。
样本：｛ni｝i从1到M。
个体：如n1=（1,2），样本n1中有两个个体。
算法原理（1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每⼀个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。
（2）训练弱分类器。
具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下⼀个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提⾼。
同时，得到弱分类器对应的话语权。
然后，更新权值后的样本集被⽤于训练下⼀个分类器，整个训练过程如此迭代地进⾏下去。
（3）将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。
各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率⼩的弱分类器的话语权较⼤，其在最终的分类函数中起着较⼤的决定作⽤，⽽分类误差率⼤的弱分类器的话语权较⼩，其在最终的分类函数中起着较⼩的决定作⽤。
换⾔之，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的⽐例较⼤，反之较⼩。
优点（1）精度很⾼的分类器（2）提供的是框架，可以使⽤各种⽅法构建弱分类器（3）简单，不需要做特征筛选（4）不⽤担⼼过度拟合实际应⽤（1）⽤于⼆分类或多分类（2）特征选择（3）分类⼈物的baseline2.C4.5C4.5是决策树算法的⼀种。
决策树算法作为⼀种分类算法，⽬标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。
数据挖掘十大算法
数据挖掘十大算法数据挖掘是通过挖掘大规模数据集以发现隐藏的模式和关联性的过程。
在数据挖掘领域，存在许多算法用于解决各种问题。
以下是数据挖掘领域中被广泛使用的十大算法：1. 决策树（Decision Trees）：决策树是一种用于分类和回归的非参数算法。
它用树结构来表示决策规则，通过划分数据集并根据不同的属性值进行分类。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类算法，通过在数据空间中找到一个最优的超平面来分类数据。
SVM在处理非线性问题时，可以使用核函数将数据映射到高维空间。
3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯算法使用特征之间的独立性假设，通过计算给定特征下的类别概率，进行分类。
4. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分割成多个类别。
该算法通过计算样本之间的距离，并将相似的样本聚类在一起。
5. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的算法。
它通过拟合线性函数来寻找自变量和因变量之间的关系。
6. 关联规则（Association Rules）：关联规则用于发现数据集中项集之间的关联性。
例如，购买了商品A的人也常常购买商品B。
7. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。
它通过训练多个神经元之间的连接权重，来学习输入和输出之间的关系。
9. 改进的Apriori算法：Apriori算法用于发现大规模数据集中的频繁项集。
改进的Apriori算法通过剪枝和利用频繁项集的性质来提高算法的效率。
10. 集成学习（Ensemble Learning）：集成学习是一种通过将多个学习器进行组合，从而提高分类准确率的算法。
常用的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。
这些算法在不同的场景和问题中有着不同的应用。
数据挖掘10大经典算法
数据挖掘10大经典算法
1. K-均值聚类算法：将数据集分成k个簇，使得同簇的样本之间的距离最小化。
2. 支持向量机算法：通过定义分类超平面来实现分类任务，使得超平面到两类样本的最小距离最大化。
3. 决策树算法：通过一系列的决策规则对样本进行分类或预测。
4. 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，通过计算样本的概率来进行分类或预测。
5. 随机森林算法：通过构建多个决策树，然后集成这些决策树的结果来进行分类或预测。
6. AdaBoost算法：通过序列化训练和集成多个弱分类器，来实现更准确的分类。
7. 主成分分析算法：通过线性变换将高维数据转化为低维数据，同时保留原始数据的主要信息。
8. Apriori算法：用于挖掘关联规则的算法，通过发现频繁项集来确定项集之间的关联性。
9. 线性回归算法：通过拟合数据集中的线性模型，并预测因变量的值。
10. 基于规则的分类算法：通过对事先定义的规则进行匹配和判断，来进行分类任务。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是一种通过计算机科学的方法，从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
在这个过程中，数据挖掘算法扮演着非常重要的角色，它们能够帮助我们从数据中抽取出精华，更好地理解和利用数据。
下面是十大经典数据挖掘算法。
1. K-Means算法：K-Means算法是一种聚类算法，可以将数据集分成K个不同的类别。
这种算法的基本思想是将数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据点的距离比其他类别内的数据点的距离更短。
2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，可以用来发现最常见的数据项之间的关联性。
这种算法基于频繁项集的概念，通过计算数据中频繁项集的支持度和置信度来挖掘关联规则。
3. 决策树算法：决策树算法是一种基于树结构的分类算法，可以将数据集分成若干个不同的类别。
这种算法的基本思想是通过递归地将数据集划分成不同的子集，直到子集中所有数据都属于同一类别为止。
4. SVM算法：SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，可以用于解决非线性问题。
这种算法的基本思想是将数据集映射到高维空间中，然后在高维空间中建立超平面，将不同类别的数据分开。
5. 神经网络算法：神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的分类算法，可以用来处理非线性问题。
这种算法的基本思想是通过构建一个多层的神经网络，将输入数据映射到输出数据。
6. 贝叶斯分类算法：贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，可以用来预测数据的类别。
这种算法的基本思想是根据已知数据的先验概率和新数据的特征，计算这个数据属于不同类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
7. 随机森林算法：随机森林算法是一种基于决策树的集成算法，可以用来处理大量的数据和高维数据。
这种算法的基本思想是通过随机选取特征和样本，构建多个决策树，然后将多个决策树的结果汇总，得到最终的分类结果。
8. Adaboost算法：Adaboost算法是一种基于加权的集成算法，可以用来提高分类算法的准确率。
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
数据挖掘十大经典算法总结
AdaBoost
AdaBoost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)， 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通 过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的 总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进 行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用 AdaBoost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。
目前，对AdaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时近年也出 现了一些在 回归问题上的应用。就其应用AdaBoost系列主要解决了: 两类问题、 多类单标签问题、多 类多标签问题、大类单标签问题，回归问题。它用全部的训练样本进行学习。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
1、机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。
决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。
2、从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
3、决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。
在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。
每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
这个过程可以递归式的对树进行修剪。
当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树是如何工作的？1、决策树一般都是自上而下的来生成的。
2、选择分割的方法有好几种，但是目的都是一致的：对目标类尝试进行最佳的分割。
3、从根到叶子节点都有一条路径，这条路径就是一条―规则4、决策树可以是二叉的，也可以是多叉的。
对每个节点的衡量：1) 通过该节点的记录数2) 如果是叶子节点的话，分类的路径3) 对叶子节点正确分类的比例。
有些规则的效果可以比其他的一些规则要好。
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quilan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。
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《数据挖掘领域十大经典算法初探》
SVM Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类 以及回归分析中。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个 空间里建立有一个最大间隔超平面。 在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面， 分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误 差越小。
C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，ID3 的改进算法。 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分 裂点作为当前节点的分类条件。 C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率来选择属性。 区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。 因此，C4.5克服了ID3用信息增益选择属性时偏向 选择取值多的属性的不足。 2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候， 那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致 overfitting。 3、对非离散数据也能处理。 4、能够对不完整数据进行处理。
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数据挖掘领域十大经典算法初探 - 结构之法 算法 之道 - 博客频道 - 译者:July二零一一年一月十五日
参考文献： 国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选 出的数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
K-Means k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象 根据他们的属性分为k个分割(k < n >它与处理混合正 态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数 据中自然聚类的中心。
它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群 组内部的均方误差总和最小。
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AdaBoost Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个 训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分 类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分 类器 (强分类器)。 其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次 训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体 分类的准确率，来确定每个样本的权值。 将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最 后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策 分类器。
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART -------------------------Rough Sets（18）
《数据挖掘领域十大经典算法初探》 C4.5
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
CART: 分类与回归树 CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想： 第一个是关于递归地划分自变量空间的想法； 第二个想法是用验证数据进行剪枝。
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
Page Rank PageRank是Google算法的重要内容。 2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人 之一拉里•佩奇（Larry Page）。 PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质 量，衡量网站的价值。 PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该 页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网 站投票越多。 PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频 度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的 权威性就越高。 HITS
《数据挖掘领域十大经典算法初探》
The The Apriori algorithm Apriori Apriori算法基本思想：统计多种商品一次购买中共同 algorithm 出现的频次，将不同的搭配转换为不同的规则。 其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。用上一次扫 描数据库的结果产生本次的候选项目集，从而提升效率。
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kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一 个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法 之一。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最 相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一 个类别，则该样本也属于这个类别。 KNN有三个主要的核心元素：标记对象集合，对象之 间的相似性度量或者距离度量，最近邻居个数K。 非监督。
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EM 在统计计算中，最大期望 （EM，Expectation– Maximization）算法是在概率 （probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法， 其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚 （Data Clustering）领域。
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Naive Bayes Naive Bayes 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学 基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太 敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差 率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性 之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的， 这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模 型的分类效率比不上决策树模型。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。