大家都知道,数据挖掘中有很多的算法,不同的算法有着不同的优势,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢?在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法,希望这篇文章能够更好的帮助大家。
1.K-Means算法
K-means algorithm算法是一个聚类算法,把n的对象根据他们的属性分为k个分割,k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。
2.支持向量机
而Support vector machines就是支持向量机,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。
3.C4.5算法
然后我们给大家说一下C4.5算法,C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并对ID3算法进行了改进,这种改进具体体现在四个方面,第一就是在树构造过程中进行剪枝,第二就是能够完成对连续属性的离散化处理,第三就是用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足,第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢?优点就是产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。
相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解,其实这三种算法那都是十分重要的算法,能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。
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