(3) 数据分析中十大经典算法解析——机器学习中的数据挖掘方法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据挖掘（Data Mining）是指从大量的数据中提取有效信息，并应用于决策、预测或其他目的的一门学科。本文将通过简要介绍十大经典的机器学习算法，对数据挖掘的重要性和应用场景进行阐述。

2.数据挖掘的定义

数据挖掘是指从海量数据中提取有价值的信息，并运用这些信息进行高效决策的过程，属于计算机科学的一个重要分支。

简单来说，数据挖掘就是通过数据进行探索，找到规律、模式或者发现异常，以便更好地理解业务、客户及产品，做出正确的决策或改进产品或服务。

数据挖掘有三种类型：

1. 分类型数据挖掘：根据数据样本的特征进行数据的自动分类，并对不同类别之间的差异进行分析，以找出隐藏的模式，并产生有用的结果。如垃圾邮件过滤、文本分类等；

2. 聚类型数据挖掘：根据样本数据的相似性进行数据的自动分组，将相似的对象划入同一个群组，并对不同群组之间的差异进行分析，以找出隐藏的模式，并产生有用的结果。如图像分析、文本聚类等；

3. 关联规则挖掘：通过分析大量的交易数据或销售记录，找出频繁出现的商品集合以及这些商品之间的联系。然后利用这些规则提升效率和增加收益。如电商购物篮分析、网络广告推荐系统等。

3.十大经典机器学习算法

以下列举了数据挖掘领域中的十大经典机器学习算法，包括：

1. K-近邻算法 （KNN）
2. 决策树算法 （Decision Tree）
3. 随机森