2006年数据挖掘大会评选出的十种最具影响力的数据挖掘算法,涵盖分类、聚类、关联规则挖掘等多个领域,为数据分析提供了强大的工具支持。
数据挖掘的十大经典算法
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十大经典数据挖掘算法
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k-近邻算法 (KNN)
决策树 (DT)
朴素贝叶斯 (NB)
支持向量机 (SVM)
聚类分析 (CA)
Apriori算法
FP-Growth算法
PageRank算法
TF-IDF算法
EM算法
数据挖掘
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2024-05-26
数据挖掘十大经典算法解析
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本篇解析数据挖掘领域的十大经典算法,深入剖析其核心原理、应用场景以及优缺点,帮助读者快速掌握这些算法的精髓。
1. 关联规则挖掘 (Apriori算法)
2. 分类与回归树 (C4.5 算法)
3. K-Means 聚类算法
4. 支持向量机 (SVM)
5. EM 算法
6. PageRank 算法
7. AdaBoost 算法
8. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 算法
9. CART 决策树
10. kNN 算法
每个算法都配有详细的解释和示例,力求清晰易懂,帮助读者构建数据挖掘的知识体系。
数据挖掘
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2024-05-16
数据挖掘十大经典算法解析
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本篇解析数据挖掘领域中最具代表性的十种算法,深入探讨其原理和应用。
1. C4.5 决策树
C4.5 算法是一种用于生成决策树的经典算法,通过信息增益率选择最佳分裂属性,构建高效的分类模型。
2. K-Means 聚类
K-Means 算法是一种常用的聚类算法,通过迭代计算样本与聚类中心的距离,将数据划分到不同的簇中。
3. 支持向量机 (SVM)
SVM 算法是一种强大的分类和回归算法,通过寻找最佳分离超平面,实现对数据的有效分类。
4. Apriori 算法
Apriori 算法是一种用于关联规则挖掘的经典算法,通过频繁项集生成关联规则,揭示数据项之间的潜在联系。
数据挖掘
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2024-05-19
数据挖掘十大经典算法解析
数据挖掘里的老炮儿算法,C4.5和k-Means绝对得提一下。C4.5就是那种擅长做分类判断的老江湖,能缺失值、连续属性,还支持剪枝,泛化能力比较强。虽然效率一般,但稳定性、准确率都挺高,尤其适合做结构清晰的分类任务。
k-Means是聚类界的门面担当,逻辑不复杂,速度也快,挺适合快速划分数据群组的需求。想分个用户群、找出购物行为相似的群体,它还蛮合适的。但它对初始值比较敏感,结果容易被随机初始点带歪,得多跑几次取平均。
如果你喜欢实战代码,有几个语言版本推荐给你:C 语言实现、Python 版、Matlab 写的,都还挺适合入门和练手。
另外,Apriori在做商品推荐这块也常见,SVM在文
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2025-06-17
数据挖掘十大经典算法
根据 IEEE 国际数据挖掘会议 (ICDM) 2006 年的评选,数据挖掘领域的十大经典算法分别是:
C4.5
k-Means
SVM
Apriori
EM
PageRank
AdaBoost
kNN
Naive Bayes
CART
数据挖掘
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2024-04-29
数据挖掘十大经典算法
这份资源提供了由李文波和吴素研翻译、清华大学出版社出版的数据挖掘十大算法PDF版本,涵盖了K-means、SVM、Apriori等算法。
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2024-05-19
数据挖掘的十大经典算法
数据挖掘的十大经典算法,挺实用的,是对于大数据时,能帮你提取出有价值的信息。比如,C4.5算法,它是基于 ID3 改进的决策树算法,不仅能连续数据,还能提高模型的准确性。再说到k-Means,它是用来聚类数据的,适合市场细分或者图像压缩这些应用。如果你做分类任务,SVM绝对是你不能错过的好帮手,尤其在高维数据上表现优秀。另外,Apriori算法常被用于市场篮子,可以挖掘出有趣的购物规律。PageRank就更不用说了,它是搜索引擎排名的核心,能你理解网页的重要性。除此之外,AdaBoost、k-NN、Naive Bayes这些算法各有千秋,不同的问题时都能派上用场。最重要的是,这些算法不仅被广泛
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2025-06-13
数据挖掘十大经典算法合集
数据挖掘的经典十算法合集,真的挺实用的。像是C4.5、K-Means、SVM这些老牌算法都涵盖了,而且讲得也蛮清楚。每种算法都有简介、原理和应用场景,阅读起来不费劲,适合你拿来快速回顾或者初学者入门参考。
C4.5 的连续属性做得还不错,像客户分类、信用评分这类数据复杂的任务挺常用。要是你平时用Python或者Matlab跑分类模型,可以顺便参考一下里面附的源码链接,能节省不少时间。
K-Means 聚类也有提,而且还了C++和Python版本实现。用来做市场细分或者用户画像是比较合适的,代码也比较好上手。
支持向量机(SVM)讲得也挺细,从超平面到核函数都有提到,文本分类、人脸识别都能拿来用
数据挖掘
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2025-06-25
数据挖掘十大经典算法合集
十大经典算法的 PDF 资源挺适合你随时翻出来啃一啃,C4.5、kMeans、Apriori这些老熟人都在里头,基础稳固了,用起来也顺手。
Java和MATLAB的相关实现也不少,比如要是想跑个Apriori,有现成的 C++源码,自己改改也挺方便。http://www.cpud.net/down/12084.html这个链接可以去看看。
PageRank想做网页排序,嗯,直接撸个脚本试试也挺好,源码也有,适合想自己玩一套的,http://www.cpud.net/down/7071.html可以直接下。
要是你课程项目急着交,C4.5的 MATLAB 版源码也有,响应也快,http://ww
数据挖掘
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2025-06-29