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2024年7月18日发(作者:)
数据挖掘的常用算法
数据挖掘的常用算法包括:
1. 决策树:通过构建树形的决策规则,对数据进行分类或回归预测。
2. 支持向量机(SVM):通过寻找最优的超平面来进行分类或回归问题。
3. 朴素贝叶斯:基于贝叶斯定理,使用特征之间的独立性假设来进行分类。
4. K均值聚类:将数据根据距离远近进行分组,尽量使得同组内的数据相似,不
同组之间的数据不相似。
5. 随机森林:基于多个决策树的集成方法,通过对多个决策树的预测结果进行
投票或平均来进行分类或回归。
6. 神经网络:模拟人脑的神经元网络结构,通过多层的连接和权重来进行复杂
的分类或回归问题。
7. 关联规则挖掘:用于发现数据集中的频繁项集和关联规则,可用于购物篮分
析、交叉销售等。
8. 主成分分析(PCA):通过将数据映射到新的坐标系,以降低数据维度并保留
最重要的信息。
9. 聚类算法:除了K均值聚类外,还有层次聚类、密度聚类等方法,用于将数
据根据相似性进行分组。
10. 异常检测算法:用于识别数据中的异常值或离群点,如LOF(局部离群因子)
算法、One-Class SVM等。
这些算法各有特点和适用范围,根据具体问题的需求选择合适的算法进行数据挖
掘任务。
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