資料分析中的資料探勘涉及到了很多的演算法，我們要想做好資料分析工作就需要學習這些演算法。在資料探勘的演算法中，每個演算法都有著自己的優勢，它們在資料探勘領域都產生了較為深刻的影響。那麼大家知不知道資料探勘中的經典演算法都有哪些呢？下面我們就給大家一一介紹。
1.k-means演算法
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。
2.支援向量機演算法
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。
3.c4.5
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, 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。
我們在這篇文章中給大家介紹了資料探勘中的三個演算法，分別是the k-means algorithm演算法、support vector machines、c4.5演算法，這些演算法在資料探勘中都是十分常見並且十分重要的，希望大家能夠重視這些演算法的學習，希望這篇文章能夠更好地幫助大家去理解資料探勘。
資料探勘中的經典演算法都有哪些（一）
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...
帶你了解資料探勘中的經典演算法
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資料探勘經典演算法之 K means演算法
k means 是一種基於距離的排他的聚類劃分方法。上面的 k means 描述中包含了幾個概念 給定乙個 n 個物件的資料集，它可以構建資料的 k 個劃分，每個劃分就是乙個簇，並且 k n。同時還需滿足 每個組至少包含乙個物件。每個物件必須屬於且僅屬於乙個簇。如圖所示，簡單的來說，k means聚...