数据挖掘领域存在多种经典算法，不同来源的评选标准略有差异，但综合多个权威资料，以下是广泛认可的数据挖掘十大算法及其核心特点：
一、分类算法
C4.5 - 基于决策树的分类算法，继承ID3算法并改进了信息增益率选择属性、剪枝处理、连续属性离散化及不完整数据处理。 - 优点：规则易理解，准确率高，但需多次数据扫描效率较低。
支持向量机（SVM）
- 监督学习算法，通过映射到高维空间构建最大间隔超平面，适用于分类与回归分析。 - 优点：泛化能力强，对高维数据表现良好。
AdaBoost
- 集成学习算法，通过组合多个弱分类器提升整体性能，尤其适用于处理不平衡数据集。 - 优点：灵活性高，可有效减少过拟合。
k-近邻算法（kNN）
- 简单直观的分类方法，根据样本距离进行分类，适用于小规模数据集。 - 优点：实现简单，无需训练过程；缺点：对异常值敏感，计算量大。
决策树（CART）
- 自动划分数据的分类算法，通过信息增益选择最佳分割点，生成类似if-else规则。 - 优点：可解释性强，适合多分类问题；缺点：易过拟合，需剪枝优化。
二、聚类算法
k-Means
- 将数据分为k个簇的算法，基于距离度量，适用于球状簇结构。 - 优点：计算效率高，适用于大规模数据；缺点：需要预设簇数，对初始值敏感。
EM算法
- 隐含变量模型，通过迭代优化估计参数，常用于聚类和密度估计。 - 优点：可处理复杂分布数据，如高斯混合模型；缺点：收敛速度较慢。
三、关联规则挖掘
Apriori算法
通过逐层搜索挖掘频繁项集，基于支持度和置信度评估关联规则，广泛应用于市场篮分析。- 优点：算法简单，适用于中小规模数据；缺点：对数据量敏感，需多次扫描数据库。
四、其他重要算法
PageRank： 基于图的排序算法，通过阻尼因子和链接结构评估网页重要性，常用于搜索引擎排名。- 随机森林
总结
以上算法覆盖了数据挖掘的主要方向，实际应用中常根据数据特性和任务需求选择合适算法。例如，医疗领域可能侧重聚类分析（如疾病分类）和关联规则挖掘（如药物关联），而金融领域则更关注分类算法（如信用评分）和风险评估。