資料探勘中的演算法有很多，而不同的演算法有著自己的優勢，它們在資料探勘領域都產生了極為深遠的影響。那麼大家知道不知知道資料探勘中的經典演算法都有哪些呢？在這篇文章中我們就給大家介紹一下資料探勘的演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
首先給大家說一下the k-means algorithm演算法，也就是k-means演算法，k-means algorithm演算法是乙個聚類演算法，把n的物件根據他們的屬性分為k個分割，k大於n。它與處理混合正態分佈的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到資料中自然聚類的中心。它假設物件屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均方誤差總和最小。這種演算法在資料探勘中是十分常見的演算法。
而support vector machines就是支援向量機，簡稱sv機（**中一般簡稱svm）。它是一種監督式學習的方法，這種方法廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支援向量機將向量對映到乙個更高維的空間裡，在這個空間裡建立有乙個最大間隔超平面。在分開資料的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。這些優點也就成就了這種演算法。
然後我們給大家說一下c4.5演算法，c4.5演算法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. c4.5演算法繼承了id3演算法的優點，並對id3演算法進行了改進，這種改進具體體現在四個方面，第一就是在樹構造過程中進行剪枝，第二就是能夠完成對連續屬性的離散化處理，第三就是用資訊增益率來選擇屬性，克服了用資訊增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足，第四就是能夠對不完整資料進行處理。那麼這種演算法的優點是什麼呢？優點就是產生的分類規則易於理解，準確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對資料集進行多次的順序掃瞄和排序，因而導致演算法的低效。
資料探勘的技術都有哪些？
如果我們學習資料分析，那麼肯定少不了也要好好學習一下資料探勘。我們都知道，要想掌握好資料探勘就需要掌握很多的相關技術。一般來說，資料探勘工作的技術有關聯規則 分類 聚類 決策樹 序列模式，下面我們就給大家講述一下這些知識。1.關聯規則 首先我們給大家講述一下關聯規則，一般來說，關聯規則使兩個或多個項...
資料探勘失敗的原因都有哪些（一）
在資料分析或者大資料的應用中，資料探勘工作都是十分重要的。其實資料探勘工作不會總是成功，也有很多失敗的案例，那麼關於資料探勘失敗的原因大家都清楚嗎？下面我們就在這篇文章中給大家介紹一下資料探勘失敗的原因，希望能夠給大家帶來啟示。資料探勘失敗的原因有很多，具體來說有六種，首先我們給大家說第乙個原因，那...
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