通過數據分析找到其中的規律，來指導業務，數據挖掘的核心是挖掘數據的商業價值。下面我們來看看數據挖掘的十大經典算法及主要特點。

1、C4.5

分類決策樹算法，選擇一個好的特征以及分裂點作為當前節點的分類條件。

2、Naive Bayes

統計分類算法，利用概率統計知識進行分類的統計學分類方法

3、SVM

有監督的分類算法，機器學習領域中最常用，廣泛應用于分類和回歸問題

4、KNN

K最近鄰分類算法，如果樣本的K個最相似鄰居屬于某類別，則該樣本也屬于這個類別

5、Adaboost

迭代算法，針對某一訓練集訓練不同的弱分類器，再把這些弱分類器集合構成一個強分類器

6、CART

分類與回歸樹算法，先生成決策樹，然后進行剪枝

7、K-Means

聚類算法，生成指定K個類，把每個對象分配給距離最近的聚類中心

8、EM

最大期望算法，在概率模型中尋找參數最大似然估計的算法

9、Apriori

挖掘潛在關聯關系的算法，采用了逐層搜索的迭代的方法

10、PageRank

網頁排名算法，根據網站的內外部鏈接的數量和質量，衡量網站的價值