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数据挖掘十大算法及案例

数据挖掘十大算法及经典案例

一、数据挖掘十大经典算法

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

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。

（一）C4.5

C4.5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。 C4.5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。

C4.5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。

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