數(shù)據(jù) 挖掘前十算法-一夜情的數(shù)據(jù)挖掘算法，主要引自wiki。三經(jīng)典數(shù)據(jù)-1算法-0/可以說是很多技術(shù)的核心，而-2挖掘，數(shù)據(jù) 挖掘有很多算法，而存在的正是這些算法，我們的-2挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要用于數(shù)據(jù) 挖掘的聚類技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、相關(guān)性分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因算法等。從大量的-2挖掘中，導(dǎo)出隱含的、以前未知的、潛在有價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，利用這些知識和規(guī)則建立決策支持的模型，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程。數(shù)據(jù) 挖掘它集成了多種學(xué)科和技術(shù)，功能很多。目前主要功能有:(1)分類:根據(jù)被分析對象的屬性和特征，建立不同的分組來描述事物。
數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法以及他們各自的優(yōu)勢不僅僅是十大入選算法，實(shí)際上是18位入選算法。1.C4.5C4.5 算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的分類決策樹，其核心算法是ID3算法. C4 . ID3算法在以下幾個方面進(jìn)行了改進(jìn):1)使用信息增益率來選擇屬性，克服了在選擇有信息的屬性時選擇值較多的屬性的缺點(diǎn)2)建樹過程中的修剪；3)可以完成連續(xù)屬性的離散化；4)能夠處理不完整數(shù)據(jù)。
其缺點(diǎn)是數(shù)據(jù) set在構(gòu)造樹的過程中需要多次掃描并按順序排序，導(dǎo)致算法的效率低下。2.kmeansalgorithm是kmeans算法kmeansalgorithm算法是一個集群算法，N的對象按照屬性k分為k段。
