Python在数据分析中常用的算法包括:
分类算法:
决策树
朴素贝叶斯
支持向量机(SVM)
K近邻(KNN)
逻辑回归
集成方法(如随机森林、梯度提升树)
神经网络(如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络)
聚类算法:
K均值(K-means)
层次聚类(包括凝聚和分裂方法)
DBSCAN
主成分分析(PCA)
独立成分分析(ICA)
关联规则挖掘算法:
Apriori
FP-growth
回归算法:
线性回归
多项式回归
逻辑回归
最小二乘法(Ordinary Least Square)
时间序列分析算法:
移动平均
指数平滑
ARIMA模型
数据清洗和预处理:
缺失值处理
异常值处理
数据标准化
数据可视化:
Matplotlib
Seaborn
描述性统计:
平均值(均值)
中位数
众数
标准差和方差
假设检验:
SciPy库提供的方法
探索性数据分析:
Pandas的DataFrame方法(如.head(), .tail(), .info(), .describe(), .plot(), .value_counts())
以上算法在Python中通常使用Scikit-learn、Pandas、NumPy、SciPy等库进行实现和分析。这些算法可以帮助用户从数据中提取有用的信息,进行预测和决策支持