数据挖掘十大经典算法（ICDM06评选）

"数据挖掘10大算法是由权威专家在ICDM06 Panel上通过三步鉴定流程评选出的重要算法，这些算法在数据挖掘领域具有广泛的影响和应用。" 数据挖掘10大算法的评选过程严谨且专业，分为提名、审核和投票三个阶段。首先，在2006年的ICDM会议上，ACMKDD创新大奖和IEEE ICDM研究贡献奖的得主被邀请提名他们认为最具影响力的10种算法。每位提名者需提供算法名称、简述提名理由以及代表性的论文。接着，进入审核阶段，通过Google Scholar检查每个提名算法的引用次数，引用量低于50次的算法被排除，最终筛选出18个候选算法，它们涵盖了10种不同的数据挖掘主题。 最后的投票阶段，组织者邀请了更多业界专家，包括KDD-06、ICDM‘06和SDM’等会议的参与者，从这18个候选算法中选出最具代表性的10大算法。这些算法不仅是数据挖掘领域的重要里程碑，而且在实际应用中得到了广泛的认可和使用。 虽然具体内容并未列出这10大算法的详细名单，但可以推测，这些算法可能包括了聚类、分类、关联规则学习、回归分析、预测模型、异常检测等多种数据挖掘技术的代表。例如，K-means聚类、决策树(C4.5或ID3)、Apriori关联规则、支持向量机(SVM)、随机森林等经典算法都有可能位列其中，因为它们在各自领域都具有深远影响。 数据挖掘十大算法的评选对于理解和应用数据挖掘技术至关重要，它为研究者和从业者提供了参考框架，帮助他们了解数据挖掘的核心方法，并在实际问题解决中选择合适的技术。这些算法不仅促进了数据科学的发展，也为各行各业的数据分析和决策支持提供了强大的工具。