数据挖掘十大算法

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2018-12-26 阅读量: 750

数据挖掘十大算法

数据以及基于数据做出决策是非常重要的，依据知识发现和数据挖掘国际会议（KDD）获奖者的问卷调查

结果，论文统计出排名前十的数据挖掘算法。机器学习算法包括： C4.5决策树、 K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、 Apriori、

最大期望算法（EM）、 PageRank算法、 AdaBoost算法、 k-近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯算法（NB）

和分类回归树（CART）算法。

除却一些无关紧要的情况，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。例如，对于垃圾邮

件的检测，侦测一个单词是否存在并没有太大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅

以考察邮件长度及其他因素，人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件。简单地说，机器

学习就是把无序的数据转换成有用的信息。

机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。稍后你

就能了解到，它也可以作为实际工具应用于从政治到地质学的多个领域，解决其中的很多问题。

甚至可以这么说，机器学习对于任何需要解释并操作数据的领域都有所裨益。

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