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数据挖掘算法主要可分为以下哪几类

时间:2024-11-01 03:01:07

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导读:数据挖掘算法有哪些  数据挖掘的常用算法有以下几种: 1. 分类决策树算法C4.5:这是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树核心算法ID3的改进算法。C4.......

数据挖掘算法有哪些 

数据挖掘的常用算法有以下几种:

1. 分类决策树算法C4.5:这是机器学习算法中的一种分类决策树算法,它是决策树核心算法ID3的改进算法。C4.5算法使用信息增益率来选择属性,克服了信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。它还能处理非离散的数据和不完整的数据。

2. K平均算法:这是一个聚类算法,把n个分类对象根据它们的属性分为k类(k

3. 支持向量机算法:支持向量机(Support Vector Machine)算法,简称为SVM,是一种监督式学习的方法,广泛用于统计分类以及回归分析中。

4. The Apriori algorithm:Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,其核心是基于两阶段“频繁项集”思想的递推算法。

5. 最大期望(EM)算法:最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。

这些算法各有优点和缺点,选择哪种算法取决于具体的数据挖掘任务和数据集。

)。k平均算法假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

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