数据挖掘十大经典算法解析

数据挖掘十大经典算法解析

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。

5. EM 算法

EM 算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数估计的迭代算法，广泛应用于聚类、机器学习等领域。

6. PageRank 算法

PageRank 算法是 Google 搜索引擎的核心算法之一，通过计算网页的链接权重，评估网页的重要性。

7. AdaBoost 算法

AdaBoost 算法是一种迭代式的集成学习算法，通过组合多个弱分类器，构建强分类器，提升分类精度。

8. kNN 算法

kNN 算法是一种基于实例的学习算法，通过计算样本之间的距离，进行分类或回归预测。

9. Naive Bayes 算法

Naive Bayes 算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，通过计算样本属于各个类别的概率，进行分类预测。

10. CART 决策树

CART 算法是一种用于生成决策树的经典算法，通过基尼系数选择最佳分裂属性，构建高效的分类模型。