数据挖掘算法主要可分为以下哪几类
时间：2024-11-01 03:01:07
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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