大数据领域中十大数据算法介绍
2016-06-23 MedSci MedSci原创
国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes 和 CART。不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18
国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes 和 CART。不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18 种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1.C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算
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在此留言
医学生学统计，感觉还是有很多需要跨越的地方
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很不错啊
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大数据啊
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大数据时代的各种算法扬眉吐气，但是每一种方法都有自身的优点和弱点，关键在于合理的选择。临床数据也需要通过不同的方法找到最优的组合。
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大数据时代
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