数据挖掘算法简介

数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏模式和见解的过程。 它使用各种算法来处理数据并从中提取有意义的信息。 以下是常用的数据挖掘算法：
监督学习算法
分类算法：将数据点分配到预定义的类别中，例如支持向量机、决策树和朴素贝叶斯。
回归算法：预测连续变量的值，例如线性回归和多项式回归。
无监督学习算法
聚类算法：将数据点分组到不同的簇中，其中簇内的相似性高于簇间，例如 k 均值聚类、层次聚类和密度聚类。
异常检测算法：识别与常规数据点明显不同的异常值，例如局部异常因子和聚类异常因子。
关联规则挖掘算法
Apriori算法：发现频繁出现的项目集，这些项目集通常与关联规则相关联。
FP-增长算法：一种高效的 Apriori 算法变体，可减少扫描数据库的次数。
分类和回归树 (CART)
决策树算法：将数据递归地划分为较小的子集，以构建预测模型。
随机森林算法：通过组合多个决策树来提高预测精度。
神经网络
前馈神经网络：一种多层神经网络，用于各种任务，例如图像识别和自然语言处理。
卷积神经网络 (CNN)：一种专门用于图像和视频数据分析的神经网络。
其他算法
主成分分析 (PCA)：一种降维技术，可保持数据中最重要的特征。
线性判别分析 (LDA)：一种用于分类的降维技术，可最大化类间方差与类内方差之比。
关联规则：一种用来发现项目集之间关联关系的算法。
算法选择
选择最合适的数据挖掘算法取决于数据类型、分析目标和可用资源。 经验丰富的从业人员通常会根据经验和探索性数据分析来选择最有效的算法组合。