数据挖掘算法教程 📚

数据挖掘是通过分析大量数据发现隐藏模式和知识的过程，常见算法包括：

常用算法分类 📊

• K-means聚类

  一种迭代聚类算法，通过划分数据点到K个簇实现无监督学习。

• 决策树

  基于树状结构的分类与回归方法，适合可视化分析。

• 随机森林

  集成多个决策树的算法，通过投票机制提升预测准确性。

• 神经网络

  模拟人脑的分层结构，适用于复杂模式识别任务。

• 支持向量机 (SVM)

  通过寻找最优超平面实现数据分类，适合高维数据处理。

应用案例 🌐

• 客户细分（K-means）
• 金融欺诈检测（决策树）
• 医疗诊断（随机森林）
• 图像识别（神经网络）
• 文本分类（SVM）

扩展阅读 🔍

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