十大经典数据挖掘算法 📊🔬
发布时间：2025-03-04 17:14:17来源：
随着大数据时代的到来，数据挖掘算法在各个领域中发挥着越来越重要的作用。下面，让我们一起探索那些改变游戏规则的经典数据挖掘算法吧！🚀
1️⃣ Apriori 算法：用于关联规则学习，例如购物篮分析中的“啤酒与尿布”案例。🛒
2️⃣ EM 算法：通过迭代的方式估计混合模型参数，广泛应用于聚类和缺失值处理中。🔍
3️⃣ PageRank 算法：由Google创始人之一发明，用以评估网页的重要性，是搜索引擎的核心技术之一。🌐
4️⃣ K-Means 算法：一种常用的聚类算法，通过最小化簇内平方误差来实现数据分组。📊
5️⃣ C4.5 算法：一种决策树算法，用于分类问题，能够处理连续和离散数据。🌳
6️⃣ CART 算法：另一种决策树算法，适用于回归和分类任务。🌲
7️⃣ 支持向量机 (SVM)：一种强大的分类和回归工具，特别擅长处理高维空间的数据。📏
8️⃣ AdaBoost 算法：通过组合多个弱分类器形成一个强分类器，提高预测准确性。💪
9️⃣ KNN 算法：基于近邻的分类或回归方法，简单且有效。🚶♂️
🔟 随机森林：结合多个决策树进行预测，具有很好的准确性和鲁棒性。🌳
这些算法不仅在学术界有着重要地位，在工业界的应用也十分广泛。掌握它们，将为你的数据分析之路打开新的大门。🚪
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