數據挖掘的10大算法我用大白話講清楚了，新手一看就懂
一個優秀的數據分析師，除了要掌握基本的統計學、數據庫、數據分析方法、思維、數據分析工具技能之外，還需要掌握一些數據挖掘的思想，幫助我們挖掘出有價值的數據，這也是數據分析專家和一般數據分析師的差距之一。
數據挖掘主要分為分類算法，聚類算法和關聯規則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業市場對算法的所有需求。而這三類里又包含許多經典算法。市面上很多關于數據挖掘算法的介紹深奧難懂，今天就給大家用簡單的大白話來介紹數據挖掘十大經典算法原理，幫助大家快速理解。
算法分類
連接分析：PageRank
關聯分析：Apriori
分類算法：C4.5，樸素貝葉斯，SVM，KNN，Adaboost，CART
聚類算法：K-Means，EM
一、PageRank
當一篇論文被引用的次數越多，證明這篇論文的影響力越大。
一個網頁的入口越多，入鏈越優質，網頁的質量越高。
原理
網頁影響力=阻尼影響力+所有入鏈集合頁面的加權影響力之和
- 一個網頁的影響力：所有入鏈的頁面的加權影響力之和。
- 一個網頁對其他網頁的影響力貢獻為：自身影響力/出鏈數量。
- 用戶并不都是按照跳轉鏈接的方式來上網，還有其他的方式，比如直接輸入網址訪問。
- 所以需要設定阻尼因子，代表了用戶按照跳轉鏈接來上網的概率。
比喻說明
1、微博
一個人的微博粉絲數不一定等于他的實際影響力，還需要看粉絲的質量如何。
如果是僵尸粉沒什么用，但如果是很多大V或者明星關注，影響力很高。
2、店鋪的經營
顧客比較多的店鋪質量比較好，但是要看看顧客是不是托。
3、興趣
在感興趣的人或事身上投入了相對多的時間，對其相關的人事物也會投入一定的時間。那個人或事，被關注的越多，它的影響力/受眾也就越大。
關于阻尼因子
1、通過你的鄰居的影響力來評判你的影響力，但是如果不能通過鄰居來訪問你，并不代表你沒有影響力，因為可以直接訪問你，所以引入阻尼因子的概念。
2、海洋除了有河流流經，還有雨水，但是下雨是隨機的。
3、提出阻尼系數，還是為了解決某些網站明明存在大量出鏈（入鏈），但是影響力卻非常大的情形。
- 出鏈例子：hao123導航網頁，出鏈極多入鏈極少。
- 入鏈例子：百度谷歌等搜索引擎，入鏈極多出鏈極少。
二、Apriori（關聯分析）
關聯關系挖掘，從消費者交易記錄中發掘商品與商品之間的關聯關系。
原理
1.支持度
某個商品組合出現的次數與總次數之間的比例。
5次購買，4次買了牛奶，牛奶的支持度為4/5=0.8。
5次購買，3次買了牛奶+面包，牛奶+面包的支持度為3/5=0.6。
2.置信度
購買了商品A，有多大概率購買商品B，A發生的情況下B發生的概率是多少。
買了4次牛奶，其中2次買了啤酒，(牛奶->啤酒)的置信度為2/4=0.5。
買了3次啤酒，其中2次買了牛奶，(啤酒->牛奶)的置信度為2/3-0.67。
3.提升度
衡量商品A的出現，對商品B的出現 概率提升的程度。
提升度(A->B)=置信度(A->B)/支持度(B)。
提升度>1，有提升；提升度=1，無變化；提升度<1，下降。
4.頻繁項集
項集：可以是單個商品，也可以是商品組合。
頻繁項集是支持度大于最小支持度（Min Support）的項集。
計算過程
1、從K=1開始，篩選頻繁項集。
2、在結果中，組合K+1項集，再次篩選。
3、循環1，2步。直到找不到結果為止，K-1項集的結果就是最終結果。
擴展：FP-Growth 算法
Apriori 算法需要多次掃描數據庫，性能低下，不適合大數據量。
FP-growth算法，通過構建 FP 樹的數據結構，將數據存儲在 FP 樹中，只需要在構建 FP 樹時掃描數據庫兩次，后續處理就不需要再訪問數據庫了。
比喻說明：啤酒和尿不濕擺在一起銷售
沃爾瑪通過數據分析發現，美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家照顧孩子，父親去超市買尿不濕。
父親在購買尿不濕時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是，超市嘗試推出了將啤酒和尿不濕擺在一起的促銷手段，這個舉措居然使尿不濕和啤酒的銷量都大幅增加。
三、AdaBoost
原理
簡單的說，多個弱分類器訓練成為一個強分類器。
將一系列的弱分類器以不同的權重比組合作為最終分類選擇。
計算過程
1、初始化基礎權重。
2、獎權重矩陣，通過已的分類器計算錯誤率，選擇錯誤率最低的為最優分類器。
3、通過分類器權重公式，減少正確樣本分布，增加錯誤樣本分布，得到新的權重矩陣和當前k輪的分類器權重。
4、將新的權重矩陣，帶入上面的步驟2和3，重新計算權重矩陣。
5、迭代N輪，記錄每一輪的最終分類器權重，得到強分類器。
比喻說明
1、利用錯題提升學習效率
做正確的題，下次少做點，反正都會了。
做錯的題，下次多做點，集中在錯題上。
隨著學習的深入，做錯的題會越來越少。
2、合理跨界提高盈利
蘋果公司，軟硬結合，占據了大部分的手機市場利潤，兩個領域的知識結合起來產生新收益。
四、C4.5（決策樹）
決策就是對于一個問題，有多個答案，選擇答案的過程就是決策。
C4.5算法是用于產生決策樹的算法，主要用于分類。
C4.5使用信息增益率做計算（ID3算法使用信息增益做計算）。
原理
C4.5選擇最有效的方式對樣本集進行分裂，分裂規則是分析所有屬性的信息增益率。
信息增益率越大，意味著這個特征分類的能力越強，我們就要優先選擇這個特征做分類。
比喻說明：挑西瓜。
拿到一個西瓜，先判斷它的紋路，如果很模糊，就認為這不是好瓜，如果它清晰，就認為它是一個好瓜，如果它稍稍模糊，就考慮它的密度，密度大于某個值，就認為它是好瓜，否則就是壞瓜。
五、CART（決策樹）
CART：Classification And Regression Tree，中文叫分類回歸樹，即可以做分類也可以做回歸。
什么是分類樹、回歸樹？
分類樹：處理離散數據，也就是數據種類有限的數據，輸出的是樣本的類別 。
回歸樹：可以對連續型的數值進行預測，輸出的是一個數值，數值在某個區間內都有取值的可能。
回歸問題和分類問題的本質一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預測，其區別在于輸出變量的類型。
原理
CART分類樹
與C4.5算法類似，只是屬性選擇的指標是基尼系數。
基尼系數反應了樣本的不確定度，基尼系數越小，說明樣本之間的差異性小，不確定程度低。
分類是一個不確定度降低的過程，CART在構造分類樹的時候會選擇基尼系數最小的屬性作為屬性的劃分。
CART 回歸樹
采用均方誤差或絕對值誤差為標準，選取均方誤差或絕對值誤差最小的特征。
比喻說明
分類：預測明天是陰、晴還是雨。
回歸：預測明天的氣溫是多少度。
六、樸素貝葉斯（條件概率）
樸素貝葉斯是一種簡單有效的常用分類算法，計算未知物體出現的條件下各個類別出現的概率，取概率最大的分類。
原理
假設輸入的不同特征之間是獨立的，基于概率論原理，通過先驗概率P(A)、P(B)和條件概率推算出后概率出P(A|B)。
P(A)：先驗概率，即在B事件發生之前，對A事件概率的一個判斷。
P(B|A)：條件概率，事件 B 在另外一個事件 A 已經發生條件下的發生概率。
P(A|B)：后驗概率，即在B事件發生之后，對A事件概率的重新評估。
比喻說明：給病人分類。
給定一個新病人，是一個打噴嚏的建筑工人，計算他患感冒的概率。
七、SVM
SVM：Support Vector Machine，中文名為支持向量機，是常見的一種分類方法，最初是為二分類問題設計的，在機器學習中，SVM 是有監督的學習模型。
什么是有監督學習和無監督學習 ？
有監督學習：即在已有類別標簽的情況下，將樣本數據進行分類。
無監督學習：即在無類別標簽的情況下，樣本數據根據一定的方法進行分類，即聚類，分類好的類別需要進一步分析后，從而得知每個類別的特點。
原理
找到具有最小間隔的樣本點，然后擬合出一個到這些樣本點距離和最大的線段/平面。
硬間隔：數據是線性分布的情況，直接給出分類。
軟間隔：允許一定量的樣本分類錯誤。
核函數：非線性分布的數據映射為線性分布的數據。
比喻說明
1.分隔桌上一堆紅球和籃球
用一根線將桌上的紅球和藍球分成兩部分。
2.分隔箱子里一堆紅球和籃球
用一個平面將箱子里的紅球和藍球分成兩部分。
八、KNN（聚類）
機器學習算法中最基礎、最簡單的算法之一，既能分類也能回歸，通過測量不同特征值之間的距離來進行分類。
原理
計算待分類物體與其他物體之間的距離，對于K個最近的鄰居，所占數量最多的類別，預測為該分類對象的類別。
計算步驟
1、根據場景，選取距離計算方式，計算待分類物體與其他物體之間的距離。
2、統計距離最近的K個鄰居。
3、對于K個最近的鄰居，所占數量最多的類別，預測為該分類對象的類別。
比喻說明：近朱者赤，近墨者黑。
九、K-Means（聚類）
K-means是一個聚類算法，是無監督學習，生成指定K個類，把每個對象分配給距離最近的聚類中心。
原理
1.隨機選取K個點為分類中心點。
2.將每個點分配到最近的類，這樣形成了K個類。
3.重新計算每個類的中心點。比如都屬于同一個類別里面有10個點，那么新的中心點就是這10個點的中心點，一種簡單的方式就是取平均值。
比喻說明
1.選老大
大家隨機選K個老大，誰離得近，就是那個隊列的人（計算距離，距離近的人聚合在一起）。
隨著時間的推移，老大的位置在變化（根據算法，重新計算中心點），直到選出真正的中心老大（重復，直到準確率最高）。
2.Kmeans和Knn的區別
Kmeans開班選老大，風水輪流轉，直到選出最佳中心老大。
Knn小弟加隊伍，離那個班相對近，就是那個班的。
十、EM（聚類）
EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法，也是聚類算法的一種。
EM和K-Means的區別：
- EM是計算概率，KMeans是計算距離。
- EM屬于軟聚類，同一樣本可能屬于多個類別；而K-Means屬于硬聚類，一個樣本只能屬于一個類別。所以前者能夠發現一些隱藏的數據。
原理
先估計一個大概率的可能參數，然后再根據數據不斷地進行調整，直到找到最終的確認參數。
比喻說明：菜稱重。
很少有人用稱對菜進行稱重，再計算一半的分量進行平分。
大部分人的方法是：
1、先分一部分到碟子 A 中，再把剩余的分到碟子 B 中。
2、觀察碟子 A 和 B 里的菜是否一樣多，哪個多就勻一些到少的那個碟子里。
3、然后再觀察碟子 A 和 B 里的是否一樣多，重復下去，直到份量不發生變化為止。
10大算法都已經說完了，其實一般來說，常用算法都已經被封裝到庫中了，只要new出相應的模型即可。
