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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Auguest26/article/details/54589432

本文探讨了数据挖掘领域的核心算法，包括从决策树到贝叶斯分类算法、EM算法和HMM等，并阐述了监督学习与无监督学习的区别及应用场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

从决策树学习到贝叶斯分类算法、EM、HMM

引言

最近在面试中，除了基础 &  算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用，甚至以备将来常常回顾思考。行文杂乱，但侥幸若能对读者起到一点帮助，则幸甚至哉。

分类与聚类，监督学习与无监督学习

Classification (分类)，对于一个 classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning(监督学习)。
而Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习).

有序列表

有序列表1
有序列表2

Markdown及扩展

子标题1

子标题2

表格

Markdown　Extra　表格语法：

项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

可以使用冒号来定义对齐方式：

项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
Pipe	1 元	234

定义列表

Markdown　Extra　定义列表语法：项目１项目２

定义 A

定义 B

项目３

定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码，例如：

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''