數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法(1)這里介紹一系列關(guān)于算法的科普文章。這種算法在數(shù)據(jù)挖掘中很常見，眾所周知，數(shù)據(jù)挖掘有很多算法，不同的算法有不同的優(yōu)勢，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，數(shù)據(jù)挖掘算法有哪些？數(shù)據(jù)挖掘的核心是對數(shù)據(jù)建模的過程。

kmeans聚類算法原理kmeans算法接受參數(shù)k；然后，將預(yù)先輸入的N個數(shù)據(jù)對象分成K個簇，使得得到的簇滿足以下要求:同一簇中的對象相似度高；然而，不同簇中的對象的相似性很小。聚類相似度是通過使用每個聚類中對象的平均值來計算的，以獲得一個“中心對象”(重心)。kmeans算法是最經(jīng)典的基于劃分的聚類方法，也是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。kmeans算法的基本思想是:以空間中的K個點為中心進(jìn)行聚類，

逐個更新每個聚類中心的值，直到獲得最佳聚類結(jié)果。假設(shè)樣本集分為C類，算法描述如下:適當(dāng)選取C類的初始中心；(2)在第k次迭代中，求任意樣本到c個中心的距離，將該樣本歸入距離最短的中心所在的類；(3)通過均值等方式更新該類的中心值。(4)對于所有的C個聚類中心，如果它們通過(2)和(3)的迭代方法被更新，

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一個決策支持過程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等。通過對自動化程度較高的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，使企業(yè)、商家和用戶能夠調(diào)整市場政策，降低風(fēng)險，理性面對市場，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定的類別中。

這里介紹一系列關(guān)于算法的科普文章。當(dāng)我們平時沉浸在工程工作中的時候，也可以了解一些常用的算法，不僅可以從另一個維度幫助我們拓寬思路，加深對計算機(jī)技術(shù)的理解，還可以讓我們了解一些熟悉和陌生領(lǐng)域的基本原理，比如數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，揭開它們的奧秘，認(rèn)識到很多看似深奧的領(lǐng)域其實是建立在并不復(fù)雜的基礎(chǔ)和原理之上的。

只有熟悉算法，才能對復(fù)雜的實際問題進(jìn)行合理的建模，達(dá)到最佳的預(yù)期效果。本系列文章旨在以最干練、最生動的方式，闡釋國際權(quán)威學(xué)術(shù)組織2006年12月在ICDM(Theee International Conference on Data Mining)評選出的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法。

分類就是在一組類別標(biāo)簽已知的樣本中訓(xùn)練一個分類器，使其能夠?qū)σ粋€未知樣本進(jìn)行分類。分類算法的分類過程是建立一個分類模型來描述一個預(yù)定的數(shù)據(jù)集或概念集，通過分析用屬性描述的數(shù)據(jù)庫元組來構(gòu)建模型?？梢詤⒖?。常用的數(shù)據(jù)挖掘算法分為以下幾類:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、回歸算法、聚類分析算法、貝葉斯算法。目前已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，所以數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)前景非常好。學(xué)好大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以在各個領(lǐng)域發(fā)揮自己的價值；同時，大數(shù)據(jù)分析不是一朝一夕的事情，需要你積累的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，不會輕易被替代。