数据挖掘的经典算法

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。1、关联规则挖掘之Apori算法Apori是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。2、分类之Bayes方法3、分类之k最近邻(KNN)方法KNN算法的基本思想是，对每一个记录，以一定的标准圈取k个记录，利用这k个记录所在的类别进行投票进行分类。

甚至可以轻松地利用新数据来更新模型（使用在线梯度下降算法online gradient descent）。如果需要一个概率架构（比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性数据挖掘十大算法之九——AdaBoost，视频播放量1091、弹幕量0、点赞数12、投硬币枚数2、收藏人数35、转发人数4，视频作者AI小学生pingX，作者

C4.5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1. 决策树(Decision Tree):决策树是一种基于树结构的分类和回归方法。它通过使用属性选择指标构建树，在每个节点上进行分裂，以递归地划分数据并生成决策规则。2. 随机森林(Random Forest):随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。它通过对数据进行随机抽样和特征选择，利用投票或平均预测结果来提高准确性和稳定性。3. 朴素贝叶斯(Naive Bayes):朴素贝叶斯基