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國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月評選出了數據挖掘領域的十大經典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.

不僅僅是選中的十大算法，其實參加評選的18種算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。

1. C4.5

C4.5算法是機器學習算法中的一種分類決策樹算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優點，并在以下幾方面對ID3算法進行了改進：

1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足;

2) 在樹構造過程中進行剪枝;

3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理;

4) 能夠對不完整數據進行處理。

C4.5算法有如下優點：產生的分類規則易于理解，準確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致算法的低效。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一個聚類算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自于空間向量，并且目標是使各個群組內部的均方誤差總和最小。

3. Support vector machines

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機(論文中一般簡稱SVM)。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用于統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。

4. The Apriori algorithm

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關聯規則在分類上屬于單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。

5. 最大期望(EM)算法

在統計計算中，最大期望(EM，Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計的算法，其中概率模型依賴于無法觀測的隱藏變量(Latent Variabl)。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚(Data Clustering)領域。

6. PageRank

PageRank是Google算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇(Larry Page)。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。

PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背后的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的“鏈接流行度”——衡量多少人愿意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。

7. AdaBoost

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最后將每次訓練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。

8. kNN: k-nearest neighbor classification

K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。

9. Naive Bayes

在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model，NBC)。 樸素貝葉斯模型發源于古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上并非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。

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