算法，可以说是很多技术的核⼼，⽽数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进⾏数据挖掘⼯作，在这篇⽂章我们就给⼤家简单介绍⼀下数据挖掘的经典算法，希望能够给⼤家带来帮助。永磁接触器
1.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。该⽅法的思路是：如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法常⽤于数据挖掘中的分类，起到了⾄关重要的作⽤。 盖板涵数学猜想2.Naive Bayes算法
别姬印象在众多的分类模型中，应⽤最为⼴泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian 电镀铜Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也⽐较简单。理论上，NBC模型与其
他分类⽅法相⽐具有最⼩的误差率。但是实际上并⾮总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独⽴，这个假设在实际应⽤中往往是不成⽴的，这给NBC模型的正确分类带来了⼀定影响。在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC模型的分类效率⽐不上决策树模型。⽽在属性相关性较⼩时，NBC模型的性能最为良好。这种算法在数据挖掘⼯作使⽤率还是挺⾼的，⼀名优秀的数据挖掘师⼀定懂得使⽤这⼀种算法。
3.CART算法
水葫芦之灾CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我们常见的分类与回归树，在分类树下⾯有两个关键的思想。第⼀个是关于递归地划分⾃变量空间的想法；第⼆个想法是⽤验证数据进⾏剪枝。这两个思想也就决定了这种算法的地位。
在这篇⽂章中我们给⼤家介绍了关于KNN算法、Naive Bayes算法、CART算法的相关知识，其实这三种算法在数据挖掘中占据着很⾼的地位，所以说如果要从事数据挖掘⾏业⼀定不能忽略这些算法的学习。
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