數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法(1)這里介紹一系列關于算法的科普文章。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)挖掘領域產(chǎn)生了深遠的影響，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個點為中心進行聚類，

逐個更新每個聚類中心的值，直到獲得最佳聚類結果。假設樣本集分為C類，算法描述如下:適當選取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、機器學習、模式學習、統(tǒng)計學等。通過對自動化程度較高的大數(shù)據(jù)進行分析，進行歸納推理，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、關聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、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。

這里介紹一系列關于算法的科普文章。當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，加深對計算機技術的理解，還可以讓我們了解一些熟悉和陌生領域的基本原理，比如數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、機器學習等，揭開它們的奧秘，認識到很多看似深奧的領域其實是建立在并不復雜的基礎和原理之上的。

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

分類就是在一組類別標簽已知的樣本中訓練一個分類器，使其能夠對一個未知樣本進行分類。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、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。學好大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以在各個領域發(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。