数据挖掘的算法有哪些?
环球青藤
2021/07/06 09:37
1、分类决策树算法C4.5。C4.5，是机器学习算法中的一种分类决策树算法，它是决策树(决策树，就是做决策的节点间的组织方式像一棵倒栽树)核心算法ID3的改进算法。
2、K平均算法。K平均算法(k-means algorithm)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。其涉及到的关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
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。最大期望是经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。
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