数据挖掘的常用算法有哪几类
数据挖掘的常用算法主要分为两大类别：监督学习算法和非监督学习算法。
1. 监督学习算法：这类算法主要包括回归问题的算法和分类问题的算法。回归问题的算法有常用的线性回归，非线性回归，决策树回归等。分类问题的算法有逻辑回归，K近邻算法，朴素贝叶斯，决策树，随机森林， SVM等。
2. 非监督学习算法：这类算法主要包括聚类算法，Apriori算法等。聚类算法是一种无监督学习算法，用于根据数据的相似性将它们分为不同的群组。Apriori算法被广泛用于从事务数据集中寻找频繁项集并导出关联规则。
此外，还有深度学习算法，如神经网络算法，它是一种基于类似于人脑结构的分层模型的数据挖掘方法。在神经网络中，算法会自动地学习如何进行分类和预测。
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