如果妳祈求心灵的平和与快乐,就去信仰上帝!如果妳希望成为一个真理的门徒,探索吧!! -- 尼采
I can calculate the motions of havenly bodies, but not the madness of people. -- Newton
You have to be out to be in.

搜索引擎

Java, Web, Searching Engine

  IT博客 :: 首页 :: 新随笔 :: 联系 :: 聚合  :: 管理 ::
  24 随笔 :: 25 文章 :: 27 评论 :: 0 Trackbacks
数据挖掘十大经典算法
这是候选的18个算法!

Classification
==============

 #1. C4.5

Quinlan, J. R. 1993. C4.5: Programs for Machine Learning.
Morgan Kaufmann Publishers Inc.


 #2. CART

L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and
Regression Trees. Wadsworth, Belmont, CA, 1984.

 #3. K Nearest Neighbours (kNN)

Hastie, T. and Tibshirani, R. 1996. Discriminant Adaptive Nearest
Neighbor Classification. IEEE Trans. Pattern
Anal. Mach. Intell. (TPAMI). 18, 6 (Jun. 1996), 607-616. 
DOI= http://dx.doi.org/10.1109/34.506411

 #4. Naive Bayes

Hand, D.J., Yu, K., 2001. Idiot's Bayes: Not So Stupid After All?
Internat. Statist. Rev. 69, 385-398.


Statistical Learning
====================

 #5. SVM

Vapnik, V. N. 1995. The Nature of Statistical Learning
Theory. Springer-Verlag New York, Inc.

 #6. EM

McLachlan, G. and Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. 
J. Wiley, New York.


Association Analysis
====================

 #7. Apriori

Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast Algorithms for Mining
Association Rules. In Proc. of the 20th Int'l Conference on Very Large
Databases (VLDB '94), Santiago, Chile, September 1994. 
http://citeseer.comp.nus.edu.sg/agrawal94fast.html

 #8. FP-Tree

Han, J., Pei, J., and Yin, Y. 2000. Mining frequent patterns without
candidate generation. In Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD
international Conference on Management of Data (Dallas, Texas, United
States, May 15 - 18, 2000). SIGMOD '00. ACM Press, New York, NY, 1-12.
DOI= http://doi.acm.org/10.1145/342009.335372


Link Mining
===========

 #9. PageRank

Brin, S. and Page, L. 1998. The anatomy of a large-scale hypertextual
Web search engine. In Proceedings of the Seventh international
Conference on World Wide Web (WWW-7) (Brisbane,
Australia). P. H. Enslow and A. Ellis, Eds. Elsevier Science
Publishers B. V., Amsterdam, The Netherlands, 107-117. 
DOI= http://dx.doi.org/10.1016/S0169-7552(98)00110-X

 #10. HITS

Kleinberg, J. M. 1998. Authoritative sources in a hyperlinked
environment. In Proceedings of the Ninth Annual ACM-SIAM Symposium on
Discrete Algorithms (San Francisco, California, United States, January
25 - 27, 1998). Symposium on Discrete Algorithms. Society for
Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, 668-677.


Clustering
==========

 #11. K-Means

MacQueen, J. B., Some methods for classification and analysis of
multivariate observations, in Proc. 5th Berkeley Symp. Mathematical
Statistics and Probability, 1967, pp. 281-297.

 #12. BIRCH

Zhang, T., Ramakrishnan, R., and Livny, M. 1996. BIRCH: an efficient
data clustering method for very large databases. In Proceedings of the
1996 ACM SIGMOD international Conference on Management of Data
(Montreal, Quebec, Canada, June 04 - 06, 1996). J. Widom, Ed. 
SIGMOD '96. ACM Press, New York, NY, 103-114. 
DOI= http://doi.acm.org/10.1145/233269.233324


Bagging and Boosting
====================

 #13. AdaBoost

Freund, Y. and Schapire, R. E. 1997. A decision-theoretic
generalization of on-line learning and an application to
boosting. J. Comput. Syst. Sci. 55, 1 (Aug. 1997), 119-139. 
DOI= http://dx.doi.org/10.1006/jcss.1997.1504


Sequential Patterns
===================

 #14. GSP

Srikant, R. and Agrawal, R. 1996. Mining Sequential Patterns:
Generalizations and Performance Improvements. In Proceedings of the
5th international Conference on Extending Database Technology:
Advances in Database Technology (March 25 - 29, 1996). P. M. Apers,
M. Bouzeghoub, and G. Gardarin, Eds. Lecture Notes In Computer
Science, vol. 1057. Springer-Verlag, London, 3-17.

 #15. PrefixSpan

J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal and
M-C. Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by
Prefix-Projected Pattern Growth. In Proceedings of the 17th
international Conference on Data Engineering (April 02 - 06,
2001). ICDE '01. IEEE Computer Society, Washington, DC.


Integrated Mining
=================

 #16. CBA

Liu, B., Hsu, W. and Ma, Y. M. Integrating classification and
association rule mining. KDD-98, 1998, pp. 80-86. 
http://citeseer.comp.nus.edu.sg/liu98integrating.html
   

Rough Sets
==========

 #17. Finding reduct

Zdzislaw Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about
Data, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1992


Graph Mining
============

 #18. gSpan

Yan, X. and Han, J. 2002. gSpan: Graph-Based Substructure Pattern
Mining. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on
Data Mining (ICDM '02) (December 09 - 12, 2002). IEEE Computer
Society, Washington, DC.


posted on 2007-11-12 14:47 专心练剑 阅读(1371) 评论(1)  编辑 收藏 引用

评论

# re: 数据挖掘十大经典算法 2008-05-05 11:29 boxxer
最终确定的十大算法为以下:C4.5, K-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.

网上很多都只是介绍了18个候选算法,没有最后确定的结果,我来补充。  回复  更多评论
  

只有注册用户登录后才能发表评论。