数据挖掘是从大量数据中挖掘出有用信息的过程，用于支持决策、优化业务、提高效率等。在数据挖掘中，常用的算法有很多，以下是其中一些常用的算法：
决策树是一种分类算法，它通过对数据集的特征进行划分，构建一棵树形结构，每个叶子节点代表一种类别。决策树算法通常有三种构建方式：ID3、C4.5和CART。其中ID3和C4.5是基于信息熵来构建决策树的，而CART则是基于基尼系数来构建的。决策树算法适用于数据集较小、特征较少的情况，而且易于理解和解释。示例应用包括信用评估和疾病诊断等。
K近邻是一种无监督学习算法，它基于样本之间的相似性来进行分类或回归预测。K近邻算法的原理是，对于一个未知样本，找到与它距离最近的K个已知样本，通过这K个样本的类别来进行分类。K近邻算法的关键在于距离度量的方法，常用的有欧式距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。K近邻算法适用于数据集较大、数据维度较高的情况，对于新的数据可以很容易地进行更新和扩充。示例应用包括手写字体识别和人脸识别等。
以上只是数据挖掘中常用的两种算法，实际上还有很多其他的算法，比如朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、神经网络算法等等。在实际应用中需要根据问题情况选择合适的算法。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16315.html
