数据挖掘的算法有哪些

如果你想成为一名合格的数据分析师，除了基本的数据分析工作之外，还要善于挖掘数据，数据挖掘就是从大量的显性的数据中，挖掘到隐含在其中的、人们事先不知道的数据。那么，数据挖掘的算法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

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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。
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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。

注意事项

关于数据挖掘的算法有哪些，小编就和您分享到这了。如若您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。倘若您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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