数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
国际权威的学术组织theIEEEI
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gICDM2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C45kMea
sSVMAprioriEMPageRa
kAdaBoostkNNNaiveBayesa
dCART
不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1C45
C45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C45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：
1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；
2在树构造过程中进行剪枝；3能够完成对连续属性的离散化处理；4能够对不完整数据进行处理。
fC45算法有如下优点：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。
2Thekmea
salgorithm即KMea
s算法
kmea
salgorithm算法是一个聚类算法，把
的对象根据他们的属性分为k个分割，k
。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。
3Supportvectormachi
es
支持向量机，英文为SupportVectorMachi
e，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种督式的方法，它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
f间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是CJCBurges的《模式识别支持向量机指南》。va
derWalt和Bar
ard将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4TheApriorialgorithm
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。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5最大期望EM算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectatio
Maximizatio
）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Late
tVariabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（DataClusteri
g）领域r