Ⅰ 數據挖掘的經典演算法
1. C4.5：是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法，其核心演算法是ID3演算法。
2. K-means演算法：是一種聚類演算法。
3.SVM：一種監督式學習的方法，廣泛運用於統計分類以及回歸分析中
4.Apriori ：是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google演算法的重要內容。
7. Adaboost:是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器然後把弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。
8.KNN:是一個理論上比較成熟的的方法，也是最簡單的機器學習方法之一。
9.Naive Bayes：在眾多分類方法中，應用最廣泛的有決策樹模型和樸素貝葉斯（Naive Bayes）
10.Cart：分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想，第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法，第二個是用驗證數據進行減枝。
關聯規則規則定義
在描述有關關聯規則的一些細節之前，我們先來看一個有趣的故事： 尿布與啤酒的故事。
在一家超市裡，有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，並一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數據倉庫系統，為了能夠准確了解顧客在其門店的購買習慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進行購物籃分析，想知道顧客經常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數據倉庫里集中了其各門店的詳細原始交易數據。在這些原始交易數據的基礎上，沃爾瑪利用數據挖掘方法對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經過大量實際調查和分析，揭示了一個隱藏在尿布與啤酒背後的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班後經常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時也為自己買一些啤酒。產生這一現象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布後又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。
按常規思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助數據挖掘技術對大量交易數據進行挖掘分析，沃爾瑪是不可能發現數據內在這一有價值的規律的。
數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。關聯規則挖掘發現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。Agrawal等於1993年首先提出了挖掘顧客交易資料庫中項集間的關聯規則問題，以後諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作包括對原有的演算法進行優化，如引入隨機采樣、並行的思想等，以提高演算法挖掘規則的效率；對關聯規則的應用進行推廣。關聯規則挖掘在數據挖掘中是一個重要的課題，最近幾年已被業界所廣泛研究。
