大数据分析常见算法有哪些?

开课吧小一2021-06-17 15:50

    随着越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,此时大数据的分析算法能力就显得尤为重要。那么大数据分析常见算法有哪些?

大数据分析常见算法有哪些?

    大数据分析常见算法包括以下这些:

    聚类算法。聚类算法是机器学习中涉及对数据进行分组的一种算法。在给定的数据集中,我们可以通过聚类算法将其分成一些不同的组。在理论上,相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征,不同组数据之间的属性或者特征相差就会比较大。聚类算法是一种非监督学习算法,并且作为一种常用的数据分析算法在很多领域上得到应用。

大数据分析常见算法有哪些?

    时间序列分析。是定量预测方法之一。它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。

    分类算法。分类是在一群已经知道类别标号的样本中,训练一种分类器,让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集,通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分,其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、矛盾划分的取舍等。

    回归分析。在统计学中,回归分析(regressionanalysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

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