文档介绍：学习18大经典数据挖掘算法大概花了将近2个月的时间,自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结,后面都是我自己相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学习。。,都是数学分类算法,。ID3算法采用信息增益进行决策判断,。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/。CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策,形成决策树后之后还要进行剪枝,我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法,详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据,输入一个新的测试数据点,计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况,哪个分类的类型占多数,则此测试点的分类与此相同,所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点,远的点自然就小点。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法,用到了一个比较重要的贝叶斯定理,用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法,非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/(期望最大化)算法。期望最大化算法,可以拆分为2个算法,1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架,在每次计算结果之后,逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/。Apriori算法是关联规则挖掘算法,通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集,然后根据频繁项集得到关联规则,关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/-Tree(频繁模式树)算法。这个算法也有被称为FP-growth算法,这个算法克服了Apriori算法的产生过多侯选集的缺点,通过递归的产生频度模式树,然后对树进行挖掘,后面的过程与Apriori算法一致。详细介绍链接:http://blog./androidlushangderen/article/details/(网页重要性/排名)算法。PageR