选择适合数据集的数据挖掘算法是一个关键任务，它直接影响到数据挖掘的效果和准确性。在选择算法之前，需要对数据集进行深入了解，并考虑以下几个方面。

要考虑数据集的规模。如果数据集非常大，比如包含数百万条记录，那么传统的算法可能会因为计算复杂度太高而无法应用。这种情况下，可以选择一些针对大规模数据集设计的算法，如MapReduce或Spark等分布式计算框架。

要考虑数据集的属性类型。数据集可以包含不同类型的属性，如数值型、离散型、文本型等。不同的算法对不同类型的属性有不同的处理方式。例如，对于数值型属性，可以使用聚类算法或回归算法；对于文本型属性，可以使用文本挖掘算法。

还要考虑数据集的标记信息。数据集中是否有已知的标签或类别信息？如果有，可以采用监督学习算法来建立模型并进行预测。如果没有标签信息，那么可以考虑无监督学习算法，如聚类算法或关联规则挖掘算法。

还有一点要考虑的是数据集的噪声和缺失值。如果数据集中存在大量的噪声或缺失值，那么一些传统的算法可能无法处理这种情况。在这种情况下，可以选择一些鲁棒性较强的算法，如基于核密度估计的离群点检测算法或基于马尔可夫随机场的缺失值填充算法。

选择适合数据集的数据挖掘算法需要综合考虑数据集的规模、属性类型、标记信息、噪声和缺失值等因素，同时还要考虑具体的应用需求和目标。通过综合分析和实验，选择合适的算法可以提高数据挖掘的效果和准确性。