经典的数据挖掘算法

资 源 简 介

经典的数据挖掘算法

详 情 说 明

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，而经典算法构成了这一领域的基石。以下是几种常用的核心算法及其核心思路：

K-means聚类：通过迭代将数据点划分到K个簇中，每个簇以其质心为中心。适用于无监督学习场景，比如客户分群或图像压缩。

CART决策树：一种分类与回归树算法，通过基尼系数或信息增益递归分裂节点，生成可解释的树形规则。常用于医疗诊断或信用评分。

模糊K-means（Fuzzy C-means）：K-means的扩展，允许数据点以概率形式属于多个簇，适合界限模糊的场景，如文本主题划分。

ID3决策树：基于信息熵选择最优特征进行分裂，早期分类算法的代表，但因倾向于多值特征需配合剪枝使用。

支持向量机（SVM）：通过寻找最大间隔超平面实现分类，核函数可处理非线性数据，广泛应用于图像识别和生物信息学。

这些算法虽经典，但实际使用时需注意数据预处理、参数调优及与深度学习的结合场景。