2023年，wu xindong 出版的一本書名叫：the top ten algorithms in data mining，裡面有關於演算法的介紹
一、c4.5，分類決策樹演算法
二、the k-means algorithm 即k-means演算法，聚類演算法
三、 support vector machines 支援向量機，廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中
四、the apriori algorithm 挖掘布林關聯規則頻繁項集的演算法
五、最大期望(em)演算法，在概率
（probabilistic）模型中尋找引數最大似然估計的演算法
六、 pagerank，根據**的外部鏈結和內部鏈結的數量和質量，衡量**的價值
七、adaboost，針對同乙個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成乙個更強的最終分類器 (強分類器)
八、 knn: k-nearest neighbor classification，分類演算法
九、 ***** bayes，在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(decision tree model)和
樸素貝葉斯模型
十、cart: 分類與回歸樹
資料來源**：
資料探勘十大經典演算法
最近想看看資料探勘是個什麼東西，因此特別的關注了下，首先看看資料探勘包含哪些演算法，網上找到了十大經典演算法 01.c4.5 是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，其核心演算法是 id3演算法 02.k means演算法 是一種聚類演算法。03.svm 一種 監督式學習 的方法，廣泛運用於統計分...
資料探勘十大經典演算法
1 c4.5 2 k means 3 svm 4 apriori 5 em 6 pagerank 7 adaboost 8 knn 9 bayes 10 cart 1 c4.5 計算增益率 step1 計算資料集d的熵 單位為位元 info d step2 計算每個屬性的熵info x d step...
十大經典資料探勘演算法
c4.5演算法 機器學習演算法中的乙個分類決策樹演算法 cart 分類與回歸樹 c4.5與cart都是決策樹演算法 id3用資訊增益，c4.5用資訊增益率，cart用gini係數 knn 樸素貝葉斯 bayes 在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型 decision tree ...