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帶你了解數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法
2019-04-24
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數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，而不同的算法有著不同的優(yōu)點，同時也發(fā)揮著不同的作用?？梢赃@么說，算法在數(shù)據(jù)挖掘中做出了極大的貢獻(xiàn)，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)給大家介紹一下有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的算法知識。


1.The Apriori algorithm，

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)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(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)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(fù)雜的，但也是十分實用的。


2.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(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺的數(shù)據(jù)集聚領(lǐng)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。


3.PageRank算法

PageRank是Google算法的重要內(nèi)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(nèi)部鏈接的數(shù)量和質(zhì)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)術(shù)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。


3.AdaBoost算法

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個更強(qiáng)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(xùn)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(zhǔn)確率，來確定每個樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)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。


數(shù)據(jù)挖掘算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的算法都是十分經(jīng)典的算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作之前一定要事先掌握好數(shù)據(jù)挖掘需呀掌握的各類算法，這樣我們才能在工總中得心應(yīng)手，如果基礎(chǔ)不牢固，那么我們遲早是會被淘汰的。職場如戰(zhàn)場，我們一定要全力以赴。

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