一個優秀的資料分析師，除了要掌握基本的統計學、資料庫、資料分析方法、思維、資料分析工具技能之外，還需要掌握一些資料探勘的思想，幫助我們挖掘出有價值的資料，這也是資料分析專家和一般資料分析師的差距之一。

資料探勘主要分為分類演算法，聚類演算法和關聯規則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業市場對演算法的所有需求。而這三類裡又包含許多經典演算法。市面上很多關於資料探勘演算法的介紹深奧難懂，今天就給大家用簡單的大白話來介紹資料探勘十大經典演算法原理，幫助大家快速理解。

演算法分類

連線分析：PageRank

關聯分析：Apriori

分類演算法：C4.5，樸素貝葉斯，SVM，KNN，Adaboost，CART

聚類演算法：K-Means，EM

一、PageRank

當一篇論文被引用的次數越多，證明這篇論文的影響力越大。

一個網頁的入口越多，入鏈越優質，網頁的質量越高。

原理

網頁影響力=阻尼影響力+所有入鏈集合頁面的加權影響力之和

• 一個網頁的影響力：所有入鏈的頁面的加權影響力之和。
• 一個網頁對其他網頁的影響力貢獻為：自身影響力/出鏈數量。
• 使用者並不都是按照跳轉連結的方式來上網，還有其他的方式，比如直接輸入網址訪問。
• 所以需要設定阻尼因子，代表了使用者按照跳轉連結來上網的概率。

比喻說明

1、微博

一個人的微博粉絲數不一定等於他的實際影響力，還需要看粉絲的質量如何。

如果是殭屍粉沒什麼用，但如果是很多大V或者明星關注，影響力很高。

2、店鋪的經營

顧客比較多的店鋪質量比較好，但是要看看顧客是不是託。

3、興趣

在感興趣的人或事身上投入了相對多的時間，對其相關的人事物也會投入一定的時間。那個人或事，被關注的越多，它的影響力/受眾也就越大。

關於阻尼因子

1、通過你的鄰居的影響力來評判你的影響力，但是如果不能通過鄰居來訪問你，並不代表你沒有影響力，因為可以直接訪問你，所以引入阻尼因子的概念。

2、海洋除了有河流流經，還有雨水，但是下雨是隨機的。

3、提出阻尼係數，還是為了解決某些網站明明存在大量出鏈（入鏈），但是影響力卻非常大的情形。

• 出鏈例子：hao123導航網頁，出鏈極多入鏈極少。
• 入鏈例子：百度谷歌等搜尋引擎，入鏈極多出鏈極少。

二、Apriori（關聯分析）

關聯關係挖掘，從消費者交易記錄中發掘商品與商品之間的關聯關係。

原理

1.支援度

某個商品組合出現的次數與總次數之間的比例。

5次購買，4次買了牛奶，牛奶的支援度為4/5=0.8。

5次購買，3次買了牛奶+麵包，牛奶+麵包的支援度為3/5=0.6。

2.置信度

購買了商品A，有多大概率購買商品B，A發生的情況下B發生的概率是多少。

買了4次牛奶，其中2次買了啤酒，(牛奶->啤酒)的置信度為2/4=0.5。

買了3次啤酒，其中2次買了牛奶，(啤酒->牛奶)的置信度為2/3-0.67。

3.提升度

衡量商品A的出現，對商品B的出現 概率提升的程度。

提升度(A->B)=置信度(A->B)/支援度(B)。

提升度>1，有提升；提升度=1，無變化；提升度<1，下降。

4.頻繁項集

項集：可以是單個商品，也可以是商品組合。

頻繁項集是支援度大於最小支援度（Min Support）的項集。

計算過程

1、從K=1開始，篩選頻繁項集。

2、在結果中，組合K+1項集，再次篩選。

3、迴圈1，2步。直到找不到結果為止，K-1項集的結果就是最終結果。

擴充套件：FP-Growth 演算法

Apriori 演算法需要多次掃描資料庫，效能低下，不適合大資料量。

FP-growth演算法，通過構建 FP 樹的資料結構，將資料儲存在 FP 樹中，只需要在構建 FP 樹時掃描資料庫兩次，後續處理就不需要再訪問資料庫了。

比喻說明：啤酒和尿不溼擺在一起銷售

沃爾瑪通過資料分析發現，美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家照顧孩子，父親去超市買尿不溼。

父親在購買尿不溼時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是，超市嘗試推出了將啤酒和尿不溼擺在一起的促銷手段，這個舉措居然使尿不溼和啤酒的銷量都大幅增加。

三、AdaBoost

原理

簡單的說，多個弱分類器訓練成為一個強分類器。

將一系列的弱分類器以不同的權重比組合作為最終分類選擇。

計算過程

1、初始化基礎權重。

2、獎權重矩陣，通過已的分類器計算錯誤率，選擇錯誤率最低的為最優分類器。

3、通過分類器權重公式，減少正確樣本分佈，增加錯誤樣本分佈，得到新的權重矩陣和當前k輪的分類器權重。

4、將新的權重矩陣，帶入上面的步驟2和3，重新計算權重矩陣。

5、迭代N輪，記錄每一輪的最終分類器權重，得到強分類器。

比喻說明

1、利用錯題提升學習效率

做正確的題，下次少做點，反正都會了。

做錯的題，下次多做點，集中在錯題上。

隨著學習的深入，做錯的題會越來越少。

2、合理跨界提高盈利

蘋果公司，軟硬結合，佔據了大部分的手機市場利潤，兩個領域的知識結合起來產生新收益。

四、C4.5（決策樹）

決策就是對於一個問題，有多個答案，選擇答案的過程就是決策。

C4.5演算法是用於產生決策樹的演算法，主要用於分類。

C4.5使用資訊增益率做計算（ID3演算法使用資訊增益做計算）。

原理

C4.5選擇最有效的方式對樣本集進行分裂，分裂規則是分析所有屬性的資訊增益率。

資訊增益率越大，意味著這個特徵分類的能力越強，我們就要優先選擇這個特徵做分類。

比喻說明：挑西瓜。

拿到一個西瓜，先判斷它的紋路，如果很模糊，就認為這不是好瓜，如果它清晰，就認為它是一個好瓜，如果它稍稍模糊，就考慮它的密度，密度大於某個值，就認為它是好瓜，否則就是壞瓜。

五、CART（決策樹）

CART：Classification And Regression Tree，中文叫分類迴歸樹，即可以做分類也可以做迴歸。

什麼是分類樹、迴歸樹？

分類樹：處理離散資料，也就是資料種類有限的資料，輸出的是樣本的類別 。

迴歸樹：可以對連續型的數值進行預測，輸出的是一個數值，數值在某個區間內都有取值的可能。

迴歸問題和分類問題的本質一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預測，其區別在於輸出變數的型別。

原理

CART分類樹

與C4.5演算法類似，只是屬性選擇的指標是基尼係數。

基尼係數反應了樣本的不確定度，基尼係數越小，說明樣本之間的差異性小，不確定程度低。

分類是一個不確定度降低的過程，CART在構造分類樹的時候會選擇基尼係數最小的屬性作為屬性的劃分。

CART 迴歸樹

採用均方誤差或絕對值誤差為標準，選取均方誤差或絕對值誤差最小的特徵。

比喻說明

分類：預測明天是陰、晴還是雨。

迴歸：預測明天的氣溫是多少度。

六、樸素貝葉斯（條件概率）

樸素貝葉斯是一種簡單有效的常用分類演算法，計算未知物體出現的條件下各個類別出現的概率，取概率最大的分類。

原理

假設輸入的不同特徵之間是獨立的，基於買QQ賬號平臺地圖概率論原理，通過先驗概率P(A)、P(B)和條件概率推算出後概率出P(A|B)。

P(A)：先驗概率，即在B事件發生之前，對A事件概率的一個判斷。

P(B|A)：條件概率，事件 B 在另外一個事件 A 已經發生條件下的發生概率。

P(A|B)：後驗概率，即在B事件發生之後，對A事件概率的重新評估。

比喻說明：給病人分類。

給定一個新病人，是一個打噴嚏的建築工人，計算他患感冒的概率。

七、SVM

SVM：Support Vector Machine，中文名為支援向量機，是常見的一種分類方法，最初是為二分類問題設計的，在機器學習中，SVM 是有監督的學習模型。

什麼是有監督學習和無監督學習 ？

有監督學習：即在已有類別標籤的情況下，將樣本資料進行分類。

無監督學習：即在無類別標籤的情況下，樣本資料根據一定的方法進行分類，即聚類，分類好的類別需要進一步分析後，從而得知每個類別的特點。

原理

找到具有最小間隔的樣本點，然後擬合出一個到這些樣本點距離和最大的線段/平面。

硬間隔：資料是線性分佈的情況，直接給出分類。

軟間隔：允許一定量的樣本分類錯誤。

核函式：非線性分佈的資料對映為線性分佈的資料。

比喻說明

1.分隔桌上一堆紅球和籃球

用一根線將桌上的紅球和藍球分成兩部分。

2.分隔箱子裡一堆紅球和籃球

用一個平面將箱子裡的紅球和藍球分成兩部分。

八、KNN（聚類）

機器學習演算法中最基礎、最簡單的演算法之一，既能分類也能迴歸，通過測量不同特徵值之間的距離來進行分類。

原理

計算待分類物體與其他物體之間的距離，對於K個最近的鄰居，所佔數量最多的類別，預測為該分類物件的類別。

計算步驟

1、根據場景，選取距離計算方式，計算待分類物體與其他物體之間的距離。

2、統計距離最近的K個鄰居。

3、對於K個最近的鄰居，所佔數量最多的類別，預測為該分類物件的類別。

比喻說明：近朱者赤，近墨者黑。

九、K-Means（聚類）

K-means是一個聚類演算法，是無監督學習，生成指定K個類，把每個物件分配給距離最近的聚類中心。

原理

1.隨機選取K個點為分類中心點。

2.將每個點分配到最近的類，這樣形成了K個類。

3.重新計算每個類的中心點。比如都屬於同一個類別裡面有10個點，那麼新的中心點就是這10個點的中心點，一種簡單的方式就是取平均值。

比喻說明

1.選老大

大家隨機選K個老大，誰離得近，就是那個佇列的人（計算距離，距離近的人聚合在一起）。

隨著時間的推移，老大的位置在變化（根據演算法，重新計算中心點），直到選出真正的中心老大（重複，直到準確率最高）。

2.Kmeans和Knn的區別

Kmeans開班選老大，風水輪流轉，直到選出最佳中心老大。

Knn小弟加隊伍，離那個班相對近，就是那個班的。

十、EM（聚類）

EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 演算法也叫最大期望演算法，也是聚類演算法的一種。

EM和K-Means的區別：

1. EM是計算概率，KMeans是計算距離。
2. EM屬於軟聚類，同一樣本可能屬於多個類別；而K-Means屬於硬聚類，一個樣本只能屬於一個類別。所以前者能夠發現一些隱藏的資料。

原理

先估計一個大概率的可能引數，然後再根據資料不斷地進行調整，直到找到最終的確認引數。

比喻說明：菜稱重。

很少有人用稱對菜進行稱重，再計算一半的分量進行平分。

大部分人的方法是：

1、先分一部分到碟子 A 中，再把剩餘的分到碟子 B 中。

2、觀察碟子 A 和 B 裡的菜是否一樣多，哪個多就勻一些到少的那個碟子裡。

3、然後再觀察碟子 A 和 B 裡的是否一樣多，重複下去，直到份量不發生變化為止。

10大演算法都已經說完了，其實一般來說，常用演算法都已經被封裝到庫中了，只要new出相應的模型即可。