数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、分类算法
分类算法对数据的要求比较高，需要一定的数据量以及事先的标注结果，通常是要根据学习过去已有的数据，对新的数据做出类别预测，比如说给新闻分类。数字化转型网www.szhzxw.cn
常见的分类算法有最近邻算法 KNN、决策树算法、朴素贝叶斯、人工神经网络、支持向量机等等。
二、聚类算法
聚类算法也是要去划分类别，但是聚类算法对数据的要求会低一些，并不需要事先标注好的结果，而是通过算法模型来判定。聚类算法通常是针对已经确定的数据集合进行划分，比如说对于用户分群，有一堆用户的基础信息和行为数据，我们不太确定这些用户到底有多少类别，又该如何划分，这时候就可以使用聚类的方式。常见的聚类算法有 k-means 聚类、DBSCAN 聚类、SOM 聚类等等。
三、回归算法
如果你有一些数据，其中要去预测的结果并不是一个标签，而是一个连续数值，可以用一个函数近似地模拟特征与结果的关系，那么就考虑使用回归算法。比如说你知道广告投入和产品销量存在着一定的关系，通常是广告投入越大销量越高，你可以用过去几年的广告费用和产品销量构建起一个函数方程，然后把明年的广告预算放进去，就可以得到一个销量的预测值。常见的回归算法有线性回归、Logistic 回归等。
四、关联分析
关联分析主要用于寻找两个项之间的关系，并给出关联规则，比如我们提到的尿不湿和奶粉的关系，关联分析可能是需要最少人工调整的方法。常见的关联分析算法有 FP-Growth 算法和 Apriori 算法。
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