大数据挖掘培训课程 常用的大数据挖掘方法汇总

　　大数据挖掘培训课程_常用的大数据挖掘方法汇总。光环大数据认为，从大数据与相关技术的关联关系上来看，互联网、物联网、云计算等技术的发展为大数据提供了基础，互联网、物联网提供了大量数据来源，数据挖掘技术成为高效利用数据、发现价值的核心技术。因此很多想转行大数据行业的有志青年纷纷学习大数据挖掘培训课程、大数据挖掘方法，以此快速提升自己。

大数据挖掘培训课程需要学习什么内容？

我们已知名大数据挖掘培训机构光环大数据的大数据挖掘培训课程为例，让朋友们了解下大数据挖掘培训课程要学哪些知识：

第一阶段：java核心学习

第二阶段:JavaEE课程大纲

第三阶段：Linux精讲

第四阶段：Hadoop生态体系


第五阶段：Storm实时开发

第六阶段：Spark生态体系

第七阶段：大数据项目实战

光环大数据大数据挖掘培训课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！

光环大数据大数据挖掘培训，未帮助学员快速学习，常用的大数据挖掘方法汇总：

C4.5算法

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法。C4.5以决策树的形式构建了一个分类器。分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。

（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。

K-Means算法

K-Means算法是一个聚类算法，把N的对象根据他们的属性分为k个分割（k<N），K-聚类算法从一个目标集中创建多个组，每个组的成员都是比较相似的。

基本步骤：

（1）从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心；

（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；

（4）计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则回到步骤（2）。

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