数据挖掘常用算法有哪几类（数据挖掘常用算法包括）

数据挖掘常用算法

简介

数据挖掘是从大型数据集中提取有价值信息和知识的计算过程。数据挖掘算法对于发现数据中的模式、趋势和相关性至关重要。

分类算法

决策树：

将数据递归地划分为子集，直到每个子集形成一个类。

支持向量机：

在高维空间中创建一个超平面将不同类的数据点分隔开来。

贝叶斯分类器：

使用贝叶斯定理基于条件概率对数据进行分类。

神经网络：

使用多个处理层处理数据并预测输出。

聚类算法

K-均值：

将数据点划分为 K 个簇，每个簇由其质心表示。

层次聚类：

逐步合并或分割数据点，形成树形聚类结构。

密度聚类：

基于数据点的密度形成簇。

模糊 C 均值：

允许数据点属于多个簇，每个簇的隶属度不同。

关联规则挖掘算法

Apriori 算法：

使用频繁项集挖掘关联规则。

FP-Growth 算法：

使用频繁模式树挖掘关联规则。

Borzo 算法：

用于挖掘稀疏数据中的关联规则。

异常检测算法

K 近邻：

基于数据点到其最近邻域的距离检测异常值。

孤立森林：

通过构建一组隔离树来隔离异常值。

局部异常因子：

根据数据点的局部密度和距离检测异常值。

其他算法

除了上述主要类别之外，还有其他几种数据挖掘算法，包括：

维度规约算法（例如主成分分析 (PCA) 和奇异值分解 (SVD)）

特征选择算法（例如递归特征消除和随机森林）

文本挖掘算法（例如主题建模和情感分析）