学科前沿技术（数据挖掘领域10大挑战性问题）
数据挖掘领域10大挑战性问题：
Constructing a Unified Theoretical Foundation for Data Mining (Building a Comprehensive Theoretical Core for Data Mining)
旨在提升对高维数据和高速数据流的处理能力，并实现规模扩展
3.Mining Sequence Data and Time Series Data （序列和时序数据的挖掘）
4.Extracting Deep Knowledge from Complicated Data（从复杂数据中提取深入知识）
5.Data Mining in a Network Setting （网络环境中的数据挖掘）
6.Distributed Data Analysis and Multi-agent Data Extraction Process（分布式数据分析与多代理数据提取过程）
7.Data Analysis in the Domain of Biological and Environmental Challenges （生物与环境问题的数据分析）
8.Data-Mining-Process Related Problems （数据挖掘过程中的相关问题处理）
9.Security, Privacy and Data Integrity. In the context of data mining, it involves maintaining data security to protect sensitive information from exposure, ensuring user privacy is safeguarded against threats, and upholding data integrity to prevent unauthorized alterations or deletions.
- Handling non-stationary, unbalanced, and cost-sensitive data mining（非静态、非平衡及成本敏感数据的挖掘）
国际权威机构the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评出了数据挖掘领域的十大经典算法：
1. C4.5
C4.5是一种用于机器学习的分类决策树技术,其基础架构源自于ID3算法的核心原理。与传统的ID3相比,C4.5进行了多项改进:首先,它采用了信息增益率作为特征选择的标准,从而克服了仅依靠信息增益可能导致倾向于选择取值较多特征的问题;其次,引入剪枝过程有助于减少模型复杂度;此外,该方法还具备对连续型属性进行离散化的处理能力;最后能够有效应对包含缺失数据的情形。该算法的优势在于生成的结果不仅易于理解和解释,而且具有较高的预测精度。然而,其主要缺点在于构建决策树的过程需要反复遍历数据集进行多次排序和计算,导致整体效率较低
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means是一种聚类方法学，在将样本根据其特征划分为k个互不重叠的群组时（其中k小于样本总数n），它与处理混合正态分布的最大期望（EM）算法具有相似性。
尽管如此，在实际应用中可能会遇到一些挑战。
该方法基于空间向量模型进行建模，并试图通过最小化各簇内部平方误差总和来优化结果；
3. Support vector machines
支持向量机（Support Vector Machine,简称SVM）是一种监督学习技术。它被广泛应用在统计分类和回归分析领域中。该技术通过将输入空间映射到一个更高维的空间中，并在此空间中构建一个最大间隔超平面来进行数据分类。为了实现这一目标，在可分数据集的两侧构建两个相互平行的分离超平面。通过最大化两平行分隔超平面之间的间距来实现分类任务。假设两平行分隔超平面之间的间距越大，则分类器的整体误差会相应减小。作为权威参考文献，《模式识别与机器学习》中的第12章详细介绍了支持向量机理论与应用。van der Walt 和 Barnard 对比了支持向量机与其他分类器的方法
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种经典的布尔关联规则挖掘方法。其核心基于两阶段频集思想采用递推方式。该关联规则在分类上涉及单维、单层以及布尔类型的关联规则。所有满足支持度阈值的支持度较高的项集被定义为频繁项集，并简称为频集
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算领域中，Expectation-Maximization (EM) algorithm是一种用于概率模型中寻找参数最大似然估计的方法，在涉及潜在变量建模的应用场景下具有广泛的应用价值。该算法广泛应用于机器学习和计算机视觉中的数据聚类任务
6. PageRank
PageRank是Google算法体系中的重要组成部分。于2001年9月被授予美国专利，并列发明人之一为拉里·佩奇（Larry Page）。因此，在PageRank体系中所称的‘页’一词并非指代网页本身。该方法通过分析网站外部与内部链接的数量与质量来评估其价值大小。具体而言，每条进入页面的链接均可视为对该页面的一次间接评价或贡献度提升。而这种评价的基础逻辑源于学术论文被引述频次的概念：即一个论文被越多学者引用，则该论文在学术界的地位越高
7. AdaBoost
Adaboost被视为一种迭代算法，在机器学习领域具有重要地位。它以同一训练集为基础训练多个弱分类器，并将这些弱分类器组合成一个更强大的最终分类器（强分类器）。该算法的核心机制在于通过调整数据分布来实现对复杂模式的学习能力提升。具体而言，在每次迭代过程中，系统会根据当前样本被正确分
类的情况以及上一轮整体分
类准确率的变化情况来动态调节各个样本的重要性权重值。随后，在权重修正后的新数据集上进行下一层模型的学习与优化工作
以此不断强化模型识别能力
最终将所有单个弱分
类器的结果整合起来作为整体决策依据
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K-最近邻（k-Nearest Neighbors, KNN）分类算法是一种在理论上有成熟基础的方法也是一种最基本的机器学习算法之一。其基本思路在于：对于给定的一个测试样本，在特征空间中找到与之最接近的k个训练样本；如果这些训练样本中大多数属于同一类别，则将该测试样本归入该类别。
9. Naive Bayes
在众多分类模型中，默认采用的是决策树模型(Decision Tree Model)与朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model, NBC）。
10. CART: 分类与回归树
该方法基于CART（Classification and Regression Trees）框架设计。该方法的核心基于两个主要概念：其一是通过递归方式划分特征空间；其二是利用验证数据集来控制模型复杂度以避免过拟合问题。