大概花了將近2個月的時間，自己把18大資料探勘的經典演算法進行了學習並且進行了程式碼實現，涉及到了決策分類，聚類，連結挖掘，關聯挖掘，模式挖掘等等方面。也算是對資料探勘領域的小小入門了吧。下面就做個小小的總結，後面都是我自己相應演算法的博文連結，希望能夠幫助大家學習。

1.C4.5演算法。C4.5演算法與ID3演算法一樣，都是數學分類演算法，C4.5演算法是ID3演算法的一個改進。ID3演算法採用資訊增益進行決策判斷，而C4.5採用的是增益率。

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2.CART演算法。

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3.KNN(K最近鄰)演算法。給定一些已經訓練好的資料，輸入一個新的測試資料點，計算包含於此測試資料點的最近的點的分類情況，哪個分類的型別佔多數，則此測試點的分類與此相同，所以在這裡,有的時候可以複製不同的分類點不同的權重。近的點的權重大點，遠的點自然就小點。

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4.Naive Bayes(樸素貝葉斯)演算法。樸素貝葉斯演算法是貝葉斯演算法裡面一種比較簡單的分類演算法，用到了一個比較重要的貝葉斯定理，用一句簡單的話概括就是條件概率的相互轉換推導。

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5.SVM(支援向量機)演算法。支援向量機演算法是一種對線性和非線性資料進行分類的方法，非線性資料進行分類的時候可以通過核函式轉為線性的情況再處理。其中的一個關鍵的步驟是搜尋最大邊緣超平面。

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6.EM(期望最大化)演算法。期望最大化演算法，可以拆分為2個演算法，1個E-Step期望化步驟,和1個M-Step最大化步驟。他是一種演算法框架，在每次計算結果之後，逼近統計模型引數的最大似然或最大後驗估計。

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7.Apriori演算法。Apriori演算法是關聯規則挖掘演算法，通過連線和剪枝運算挖掘出頻繁項集，然後根據頻繁項集得到關聯規則，關聯規則的匯出需要滿足最小置信度的要求。

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8.FP-Tree(頻繁模式樹)演算法。這個演算法也有被稱為FP-growth演算法，這個演算法克服了Apriori演算法的產生過多侯選集的缺點，通過遞迴的產生頻度模式樹，然後對樹進行挖掘，後面的過程與Apriori演算法一致。

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9.PageRank(網頁重要性/排名)演算法。PageRank演算法最早產生於Google,核心思想是通過網頁的入鏈數作為一個網頁好快的判定標準，如果1個網頁內部包含了多個指向外部的連結，則PR值將會被均分，PageRank演算法也會遭到Link Span攻擊。

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10.HITS演算法。HITS演算法是另外一個連結演算法，部分原理與PageRank演算法是比較相似的，HITS演算法引入了權威值和中心值的概念，HITS演算法是受使用者查詢條件影響的，他一般用於小規模的資料鏈接分析，也更容易遭受到攻擊。

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11.K-Means(K均值)演算法。K-Means演算法是聚類演算法，k在在這裡指的是分類的型別數，所以在開始設定的時候非常關鍵，演算法的原理是首先假定k個分類點，然後根據歐式距離計算分類，然後去同分類的均值作為新的聚簇中心，迴圈操作直到收斂。

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12.BIRCH演算法。BIRCH演算法利用構建CF聚類特徵樹作為演算法的核心，通過樹的形式，BIRCH演算法掃描資料庫，在記憶體中建立一棵初始的CF-樹，可以看做資料的多層壓縮。

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13.AdaBoost演算法。AdaBoost演算法是一種提升演算法，通過對資料的多次訓練得到多個互補的分類器，然後組合多個分類器，構成一個更加準確的分類器。

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14.GSP演算法。GSP演算法是序列模式挖掘演算法。GSP演算法也是Apriori類演算法，在演算法的過程中也會進行連線和剪枝操作，不過在剪枝判斷的時候還加上了一些時間上的約束等條件。

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15.PreFixSpan演算法。PreFixSpan演算法是另一個序列模式挖掘演算法，在演算法的過程中不會產生候選集，給定初始字首模式，不斷的通過後綴模式中的元素轉到字首模式中，而不斷的遞迴挖掘下去。

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16.CBA(基於關聯規則分類)演算法。CBA演算法是一種整合挖掘演算法，因為他是建立在關聯規則挖掘演算法之上的，在已有的關聯規則理論前提下，做分類判斷，只是在演算法的開始時對資料做處理，變成類似於事務的形式。

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17.RoughSets(粗糙集)演算法。粗糙集理論是一個比較新穎的資料探勘思想。這裡使用的是用粗糙集進行屬性約簡的演算法，通過上下近似集的判斷刪除無效的屬性，進行規制的輸出。

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18.gSpan演算法。gSpan演算法屬於圖挖掘演算法領域。，主要用於頻繁子圖的挖掘，相較於其他的圖演算法，子圖挖掘演算法是他們的一個前提或基礎演算法。gSpan演算法用到了DFS編碼，和Edge五元組，最右路徑子圖擴充套件等概念，演算法比較的抽象和複雜。

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