在数据挖掘中，常用的算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类器等。这些算法通过对大规模数据集进行分析和学习，从中发现有价值的信息和模式，并为企业和研究者提供决策和洞察。

决策树是一种基于树结构的分类模型，它通过将数据集划分为不同的子集，构建一个树形结构来进行分类预测。决策树易于理解和解释，适用于处理具有大量特征的数据集。

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点分组到一起，形成紧密聚集的簇。这对于发现数据集中的隐藏模式和群组非常有用，帮助我们识别共性和异常值。

关联规则挖掘旨在寻找数据集中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指在数据集中同时出现的项的集合，而关联规则描述了项之间的关系。这种算法被广泛应用于市场篮子分析、推荐系统和交叉销售等领域。

神经网络是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，它通过学习输入和输出之间的关系来进行预测和分类。神经网络可以处理非线性关系，并且在处理图像、语音识别和自然语言处理等任务上表现出色。

支持向量机是一种监督学习方法，用于二元分类和回归分析。该算法通过将数据映射到高维特征空间，并寻找一个最优超平面来实现分类。支持向量机具有较好的泛化能力和鲁棒性，广泛应用于文本分类、图像识别和生物信息学等领域。

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。该算法简单高效，适用于处理大规模数据集，并且对少量的训练样本也能产生良好的结果。

除了这些常用算法外，还有其他一些算法在特定领域和问题上发挥着重要作用。例如，随机森林、梯度提升树和深度学习等算法在处理复杂的结构化和非结构化数据方面表现出色。

数据挖掘中的常用算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类器等。这些算法在不同的问题和任务上具有各自的优势，为我们从海量数据中提取有价值的信息和洞察提供了有效的工具。通过应用这些算法，我们可以更好地理解数据，并做出更准确和可靠的预测和决策。