数据挖掘计算题（数据挖掘计算题怎么做）

本篇目录：

1、数据挖掘十大算法-2、数据挖掘常用算法有哪些?3、大数据挖掘的算法有哪些?

数据挖掘十大算法-

1、最大期望算法(Expectation–Maximization Algorithm， EM)[7]是从概率模型中寻找参数最大似然估计的一种算法。其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。

2、AdaBoostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。

3、EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），一轮轮迭代更新隐含数据和模型分布参数，直到收敛，即得到我们需要的模型参数。

4、SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM：最大期望值法。pagerank：是google算法的重要内容。

数据挖掘常用算法有哪些?

K-means算法：是一种聚类算法。SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。EM：最大期望值法。

决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。

聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。

这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。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。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

大数据挖掘的算法有哪些?

有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联分析。

遗传算法 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

其中，数据挖掘经典十大算法为：C5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART。常见的分布式计算有Hadoop Spark等，如果要实时计算的，一般用Storm什么的。

常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。

方法(数据挖掘算法)如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。

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