热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代数据挖掘的常见算法有哪些？
数据挖掘的常见算法有哪些？
2023-06-29
收藏

数据挖掘是一种通过从大量数据中提取知识和信息的方法，以支持业务决策、市场分析和科学研究等领域。在数据挖掘过程中，算法是最重要的组成部分之一。以下是常见的数据挖掘算法。

1.分类算法 分类算法是一类用于将数据样本分为不同类别的算法。这些算法通常使用监督学习方法，其中模型基于已标记的训练数据进行训练。几个常见的分类算法包括：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络。

2.聚类算法 聚类算法是一类无监督学习方法，它尝试将相似的数据点分组到同一簇中。常见的聚类算法包括：k均值、层次聚类和DBSCAN。

  1. 关联规则算法 关联规则算法是一种用于发现数据集中的频繁项集（即出现频率高的数据项集合）的算法。该算法可以帮助识别不同商品之间的关系，以及购物篮分析等应用领域。Apriori和FP-Growth是两种常见的关联规则算法。

4.回归算法 回归算法是一种用于建立输入和输出之间关系的算法。它们通常用于预测连续值，如房价、股票价格等。线性回归、岭回归和逻辑回归是常见的回归算法。

5.降维算法 降维算法是一种通过减少特征数量来简化数据集的算法。这些算法可以帮助减少训练时间、提高模型性能和可解释性。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）是常见的降维算法。

6.异常检测算法 异常检测算法是一种用于识别与其他数据点不同或不合规的数据点的算法。异常点可能是错误数据或非典型的数据点，这些异常点可以影响模型的精度和可靠性。常见的异常检测算法包括k近邻算法和离群值检测算法。

在使用数据挖掘算法时，需要考虑数据类型、数据大小和应用场景等因素。同时，算法的选择也取决于分析的目标和问题。因此，在选择算法之前，需要对数据进行详细的分析，并根据具体需求选择最适合的算法。

总之，数据挖掘算法是处理大量数据和提取有用信息的重要工具。通过了解常见的算法，并根据具体需求选择最适合的算法，可以加速数据挖掘过程并取得更好的结果。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

数据挖掘 聚类 关联规则 降维 监督学习 线性判别分析 市场分析 支持向量机

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇数据挖掘常用的算法有哪些？
下一篇数据挖掘的应用场景有哪些？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询