数据挖掘最新算法（数据挖掘最新算法是什么）

本篇目录：

1、三种经典的数据挖掘算法2、数据分析中数据收集的方法有哪些?3、带你了解数据挖掘中的经典算法

三种经典的数据挖掘算法

KNN算法 KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

最大期望算法 在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。

) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。

根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法；分区聚类算法；基于密度的聚类算法；网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

数据分析中数据收集的方法有哪些?

收集数据的方法有问卷调查法、电话调查法、面对面调查询问法。问卷调查法：问卷法是国内外社会调查中较为广泛使用的一种方法。问卷是指为统计和调查所用的、以设问的方式表述问题的表格。

常见的收集数据的方法有直接观察法、采访法、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。直接观察法 调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。

统计数据的具体搜集方法有：访问调查：调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。

常见的收集数据的方法有直接测量、问卷调查法、焦点问题小组以及抽样等。收集数据是一项很重要的基础工作，收集数据的一般方法是查阅各种统计年鉴和报表，再就是运用某种调查方法获取欲研究问题的有关数据。

常见的收集数据方法有查阅各种统计年鉴和报表，以及普查、抽样调查、重点调查和综合分析等统计调查方法。还有直接测量、问卷调查、实验、采访法、通讯法、网络调查法、卫星遥感法等。

带你了解数据挖掘中的经典算法

KNN算法 KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

最大期望算法 在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。

C5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 K-means算法：是一种聚类算法。

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。

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