《数据挖掘十大算法》
本篇论文聚焦于2006年IEEE国际数据挖掘会议（ICDM）评选出的十大数据挖掘算法：C4.5、k-均值、支持向量机（SVM）、Apriori、期望最大化（EM）、PageRank、AdaBoost、k近邻（kNN）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和决策树CART。这些算法在研究社区中具有极大的影响力，并在数据挖掘领域中扮演着核心角色。
1. C4.5：由Ross Quinlan开发的C4.5是ID3决策树算法的升级版，它通过信息增益率选择最优特征，能够处理连续和缺失值，广泛用于分类问题。
2. k-均值：这是一种无监督学习算法，用于聚类分析，将数据分配到k个预定义的类别中，以发现数据的自然群体结构。
3. 支持向量机（SVM）：SVM是一种二分类和多分类模型，通过构建最大边距超平面实现分类，能有效处理高维数据和非线性问题。
4. Apriori：Apriori是关联规则学习中的基础算法，通过频繁项集挖掘发现商品间的关联关系，常用于市场篮子分析。
5. 期望最大化（EM）：EM算法是统计学中的迭代方法，主要用于处理含有隐变量的概率模型参数估计，如混合高斯模型。
6. PageRank：Google的PageRank算法通过计算网页之间的链接关系来评估其重要性，对搜索引擎排名有重大影响。
7. AdaBoost：这是一种集成学习算法，通过迭代调整弱分类器的权重，组合多个弱分类器形成强分类器。
8. k近邻（kNN）：kNN是一种懒惰学习方法，根据最近邻的数据点进行分类或回归，简单易用但计算复杂度较高。
9. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，假设各特征之间相互独立，常用于文本分类和垃圾邮件过滤。
10. 决策树CART：Classification and Regression Tree，既可以用于分类也可以用于回归，通过最小化不纯度标准进行分裂节点选择。
这十大算法覆盖了数据挖掘中的关键任务，包括分类、聚类、统计学习、关联规则挖掘和链接分析，对数据挖掘领域的研究和发展产生了深远影响。随着时间的推移，这些算法不断被优化和扩展，衍生出更多适应不同场景的变体。当前的研究不仅关注算法效率和精度的提升，还涉及算法的并行化、分布式处理以及在大数据环境下的应用。此外，如何结合深度学习、强化学习等新兴技术，进一步提升数据挖掘的效果和应用范围，也是未来的重要研究方向。
