数据挖掘十大经典算法详解：C4.5、K-Means、SVM等

"数据挖掘十大经典算法总结" 数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，旨在从大量数据中搜索隐藏的信息。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现上述目标。 数据挖掘十大经典算法是根据国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出的十大经典算法，分别是C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、NaiveBayes和CART。这些算法在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5算法是一种分类决策树算法，继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：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；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。但是，它的缺点是：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。 2.k-Means算法是一个聚类算法，把n个对象根据他们的属性分为k个分割，k < 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。 3.SVM（Support Vector Machine）是一种監督式學習的方法，广泛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。 4.Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段的方法：首先生成候选项集，然后对候选项集进行评估。Apriori算法可以应用于关联规则挖掘、频繁项集挖掘等领域。 数据挖掘十大经典算法为我们提供了强大的工具来处理和分析大量数据，帮助我们挖掘出隐藏的信息和规律。