数据挖掘的十大支柱

这十种算法被广泛认为是数据挖掘领域的基石，推动着从商业洞察到科学发现的进步:

  1. C4.5 算法: 构建决策树的经典算法，用于分类任务。
  2. K-Means 算法: 一种强大的聚类算法，将数据点分组到不同的簇中。
  3. 支持向量机 (SVM): 用于分类和回归任务的强大而灵活的算法，擅长处理高维数据。
  4. Apriori 算法: 用于发现频繁项集和关联规则的经典算法，揭示数据集中隐藏的关系。
  5. EM 算法: 一种迭代算法，用于在存在隐藏变量的情况下找到概率模型的最大似然估计。
  6. PageRank 算法: 最初用于对网页进行排名的算法，现已广泛应用于各种排名问题。
  7. AdaBoost 算法: 一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建强大的分类器。
  8. kNN 算法: 一种简单直观的算法，通过查找 k 个最近邻来进行分类和回归。
  9. 朴素贝叶斯算法: 一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法，假设特征之间是条件独立的。
  10. CART 算法: 一种用于构建二叉决策树的算法，常用于分类和回归任务。