数据挖掘领域十大经典算法

2009年，Wu Xindong 出版的一本书名叫：The
Top Ten Algorithms in Data Mining，里面有关于算法的介绍

一、C4.5，分类决策树算法

二、The k-means algorithm 即K-Means算法，聚类算法

三、
Support vector machines  支持向量机，广泛的应用于统计分类以及回归分析中

四、The
Apriori algorithm  挖掘布尔关联规则频繁项集的算法

五、最大期望(EM)算法，在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法

六、
PageRank，根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量，衡量网站的价值

七、AdaBoost，针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器
(强分类器)

八、
kNN: k-nearest neighbor classification，分类算法

九、
Naive Bayes，在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型

十、CART:
分类与回归树

数据源网址：http://www.cs.uvm.edu/~icdm/algorithms/index.shtml