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既然我们知道数据挖掘的算法是为了寻找数据中潜在的知识，那么数据挖掘的算法通常都有哪些类型呢？如果说按照这些算法所解决的问题来进行划分，大致可以分为分类问题、聚类问题、回归问题和关联分析问题。下面我们就来详细看一下。
一、分类
春天来了，我带着儿子在公园里闲逛，看到花圃里形状各异，五颜六色的小草和花朵，儿子撒开我的手蹲在那里仔细研究起来。儿子指着其中一朵黄色的花问，“爸爸，这个是什么花？”我定睛一看，这个简单，“这是郁金香。”“这个是什么花？”我回答，“这个红色的也是郁金香。”连续问了几个之后，他指着旁边的一朵说“这个也是郁金香。”
我们接着往前走，走到一片玉兰前面，儿子又问我“这树上的是什么花呀？”我说“这是玉兰花。”
上面这个人类幼崽的学习过程就是分类算法所处理的过程。分类算法就是对已经确定好结果的数据进行学习，从而对未知的新数据进行分类的算法。在这个例子中，我为部分数据提供确定的结果，儿子通过观察它们的特征和区别来对新的花朵进行判断，从而区分出一朵花是玉兰花还是郁金香花。我们前面说，数据挖掘的算法结果是不确定的，我们怎么知道学得怎么样呢？数字化转型网www.szhzxw.cn
再看看我儿子的行为，如果他没有见过其他的花，当我们看到一棵桃树的时候，他可能会指着桃花说“这个长在树上的花是玉兰花。”这就出现了欠拟合，他只通过判断是长在地上还是长在树上就决定了花的类别，这个时候我们需要告诉他更多的特征，比如说玉兰的花瓣更宽，更长之类的。
另外一种情况，他可能会指着一朵粉色的郁金香说“这个是粉色的，这个不是郁金香。”这时候就是出现了过拟合，他把条件限制得太死，这时候我们应该给他找更多郁金香，让他明白，颜色并不是判断郁金香的主要特征。
二、聚类
我们接着往前走，这时候儿子又问我“这个是什么树叶？那个是什么树叶？”我看着这些叶子，虽然它们确实不一样，可是这也超出了我的认知，我也不知道这是什么树呀。我只好跟儿子说，我也不知道这是什么树叶，不如我们把你捡的树叶分一分，然后从每一种里拿一片出来，等我们回家查查这是什么树叶。于是我跟儿子一起蹲在那里，对着之前捡的一兜树叶挑挑拣拣。这些带锯齿边的是一堆，那些小圆片是一堆，还有这种三个尖尖的是一堆，如此种种。
与分类不同，聚类算法只需要有一些数据，但是事先并不知道数据属于什么类别，通过对这些数据的学习，希望能够通过数据的差别寻找到潜在的类别，从而把已有的数据划分成几个类别，至于说这个类别具体是什么并不清楚。数字化转型网www.szhzxw.cn
三、回归
从公园回家，还没进门我就已经闻到了饭菜的香味。我跟儿子说：“我们先吃饭吧，吃完再查树叶。”儿子却不同意，说：“我不饿，我不饿，我不想吃饭。”我媳妇这时候冲了出来，“饭都不爱吃，你都已经比别的小朋友矮了，真不知道你能长多高！”这个问题。我们或许可以使用回归算法来分析一下，当然我们首先需要有一些数据，假设孩子的身高可能跟父母身高、孩子的性别，等等有关系，那么我们获取一百组父母的身高和孩子的身高、孩子的性别、孩子吃多少饭、喝多少奶、有多少运动量等等数据，就可以构建一个线性方程，通过已有的数据把系数算出来，然后把我自己的数据输入到这个方程中就可以算出一个数来了。
回归的计算其实跟分类类似，都是预先已经有了特征数据和结果数据，只不过分类的结果是一个确定的标签，而回归的结果是一个连续型数值。很多时候，我们甚至可以在回归方法和分类方法之间进行转化。
四、关联分析
正当我还在思索孩子能长多高的时候，我媳妇又说：“他不吃饭那就冲点奶粉喝吧，奶粉快喝完了，你去某东上买点。”于是我打开了某东的 App，搜索了奶粉，正当我准备下单的时候，下面弹出了一个优惠信息：买了该奶粉的人还买了 xxx 尿不湿，组合购买可省 xx 元，然后是一个组合链接。于是我问媳妇，“尿不湿还够不够，需不需要买了，这个一起买能便宜一点。”接下来，就是我买了一桶奶粉，两包尿不湿，通过关联分析，某东成功把我本次下单的客单价从 1xx 提升到了 2xx。数字化转型网www.szhzxw.cn
关联分析是从已知数据中寻找相关关系的一类算法，比如说我们这里的奶粉和尿不湿，只是找到这样的销售搭配关系，并把它推荐给正在购物的人，就可以提升业绩了。在商业分析，推荐系统，以及用户行为分析中，经常会用到关联分析方法。
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