数据挖掘经典算法之EM详解

数据挖掘中的EM算法详解

EM算法，全称期望最大化算法，是一种在统计学中广泛应用的优化算法，特别适用于处理含有隐藏变量的概率模型中的参数估计问题。在数据挖掘和机器学习领域，EM算法尤为重要，常用于数据聚类任务。其基本原理包括期望步（E-step）和最大化步（M-step），通过迭代的方式更新参数，直至收敛为止。为了更好地理解EM算法，可以从数学角度分析其期望值和最大似然估计的应用。

数据挖掘 4 2024-10-14

数据挖掘十大经典算法之PageRank

The Top 10 Algorithms in Data Mining。第五章，EM算法，详细教材内容，共5小节，9页。

数据挖掘 10 2024-07-12

EM算法详解

通过明确的实例展示EM算法的工作原理 深入分析EM算法的机制，揭示其运作方式

算法与数据结构 12 2024-05-15

数据挖掘领域经典算法详解

数据挖掘是信息技术领域重要分支，专注于从海量数据中提取有价值信息和知识。IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)评选的经典算法包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART。每种算法在理论研究和实际应用中都具有深远影响。详细解析了这些算法，包括它们的原理、优势和应用场景。

数据挖掘 11 2024-08-19

数据挖掘经典算法

遗传算法、后向传播等数据挖掘经典算法的完整程序范例

数据挖掘 12 2024-05-13

数据挖掘经典算法

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

数据挖掘 10 2024-04-30

经典数据挖掘算法探索

数据挖掘领域中，一些经典算法一直以来都在发挥重要作用。这些算法不仅帮助分析大数据，还能揭示隐藏在数据背后的有价值信息。

数据挖掘 10 2024-07-16

优化数据挖掘经典算法

这篇文档详述了数据挖掘领域中常用的几种经典算法。

数据挖掘 6 2024-07-18

经典数据挖掘算法综述

数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值信息的过程，经典的数据挖掘算法是实现这一过程的关键工具。以下是几种重要的算法：1. 关联规则：寻找项集之间的关系，如Apriori算法，通过生成频繁项集构建规则。2. 分类器：包括：- 决策树（如ID3、C4.5和CART）通过分枝结构预测。- 朴素贝叶斯：基于独立假设的概率模型。- 支持向量机（SVM）：构建超平面以分类。3. C4.5算法：ID3的改进版，能处理连续属性和不纯数据。这些算法广泛应用于市场营销、医学诊断和金融风险评估等领域。

数据挖掘 9 2024-10-31