關於資料探勘的演算法有很多，而這些演算法都是能夠幫助我們去解決很多的問題，所以說我們要重視資料探勘演算法的學習。在這篇文章中我們重點為大家介紹關於資料探勘的演算法，希望這篇文章能夠更好地幫助大家去理解資料探勘。
1.apriori演算法
首先我們說的是the apriori algorithm，apriori演算法是一種最有影響的挖掘布林關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布林關聯規則。在這裡，所有支援度大於最小支援度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較複雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找引數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的資料集聚領域。而最大期望演算法在資料探勘以及統計中都是十分常見的。
3.pagerank演算法
pagerank是google演算法的重要內容。pagerank裡的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。pagerank根據**的外部鏈結和內部鏈結的數量和質量倆衡量**的價值。pagerank背後的概念是，每個到頁面的鏈結都是對該頁面的一次投票，被鏈結的越多，就意味著被其他**投票越多。這個就是所謂的「鏈結流行度」，這個標準就是衡量多少人願意將他們的**和你的**掛鉤。pagerank這個概念引自學術中一篇**的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇**的權威性就越高。
4.adaboost演算法
adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同乙個訓練集訓練不同的分類器，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。其演算法本身是通過改變資料分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新資料集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給資料探勘工作解決了不少的問題。
在這篇文章中我們給大家介紹了資料探勘中的四個演算法，具體分為apriori演算法、最大期望演算法、pagerank演算法、adaboost演算法。在學習資料探勘知識的時候我們一定要好好學習它的演算法，這樣我們才能夠提高資料探勘的能力。
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