数据挖掘的10大算法_数据挖掘十大算法代码

一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。

数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。

算法分类

连接分析：PageRank

关联分析：Apriori

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，CART

聚类算法：K-Means，EM

一、PageRank

当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。

一个网页的入口越多，入链越优质，网页的质量越高。

原理

网页影响力=阻尼影响力+所有入链集合页面的加权影响力之和

一个网页的影响力：所有入链的页面的加权影响力之和。一个网页对其他网页的影响力贡献为：自身影响力/出链数量。用户并不都是按照跳转链接的方式来上网，还有其他的方式，比如直接输入网址访问。所以需要设定阻尼因子，代表了用户按照跳转链接来上网的概率。比喻说明

1、微博

一个人的微博粉丝