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數(shù)據(jù)挖掘中的經典算法都有哪些（二）
2019-01-21
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在上一篇文章中我們給大家介紹了很多數(shù)據(jù)挖掘的算法，這些算法在數(shù)據(jù)挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數(shù)據(jù)挖掘的話就不得不了解這些算法，下面我們就繼續(xù)給大家介紹更多的數(shù)據(jù)挖掘的算法。


首先我們說的是The Apriori algorithm，Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個算法是比較復雜的，但也是十分實用的。


接著給大家說一下最大期望算法，在統(tǒng)計計算中，最大期望算法是在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計的算法，其中概率模型依賴于無法觀測的隱藏變量。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數(shù)據(jù)集聚領域。而最大期望算法在數(shù)據(jù)挖掘以及統(tǒng)計中都是十分常見的。


然后給大家介紹一下PageRank算法，PageRank是Google算法的重要內容。PageRank里的page不是指網(wǎng)頁，而是創(chuàng)始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據(jù)網(wǎng)站的外部鏈接和內部鏈接的數(shù)量和質量倆衡量網(wǎng)站的價值。PageRank背后的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網(wǎng)站投票越多。這個就是所謂的“鏈接流行度”，這個標準就是衡量多少人愿意將他們的網(wǎng)站和你的網(wǎng)站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數(shù)越多，一般判斷這篇論文的共識性就越高。


最后給大家說一下AdaBoost算法，Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進行訓練，最后將每次訓練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。這種算法給數(shù)據(jù)挖掘工作解決了不少的問題。


我們在這篇文章中給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘十大經典算法的四種，我們在進行數(shù)據(jù)挖掘工作的時候還是需要對數(shù)據(jù)挖掘有一定的了解，尤其是算法的了解更加重要，只有掌握了這些算法我們才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作。

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