資料探勘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這麼說，演算法在資料探勘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解資料探勘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關資料探勘的演算法知識。
1.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。
3.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。
資料探勘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的資訊。需要告訴大家的是，我們在進行資料探勘工作之前一定要事先掌握好資料探勘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。
帶你了解資料探勘中的演算法
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