关联规则挖掘算法 关联规则挖掘算法主要用于发现数据中的关联关系。典型的关联规则挖掘算法有Apriori算法等。这些算法在处理大数据时能够发现不同数据项之间的关联关系，对于购物篮分析、用户行为分析等场景非常有用。
数据挖掘和分析领域涉及多种模型，旨在从大量数据中提取有价值的信息。以下是几种常见的分析模型： 降维模型 在处理大数据集时，高维度数据可能导致计算复杂度和存储需求增加。降维模型如主成分分析（PCA）和t-SNE，旨在减少数据集的维度，同时保留最重要的信息。
- 聚类算法：聚类算法将大数据集中的数据划分为不同的群组或簇，使得同一簇中的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。常用的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等，它们在市场细分和社交网络分析等领域有广泛应用。 机器学习算法 - 回归算法：回归算法用于预测数值型数据。
1、回归分析的基本原理是数据统计原理。回归分析 在统计学中，回归分析（regression analysis）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。
2、回归分析的实质是将变量之间不确定的数量关系转化为确定的数量关系，即将变量之间的相关关系转化为函数关系。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
3、回归分析的原理：回归分析的基本原理是根据样本数据中的自变量和因变量的关系，建立一个预测模型。这种模型可以通过最小化预测值与实际值之间的差异来建立，从而使模型最能代表数据之间的关系。回归线方程就是这种模型的具体表现形式。
4、回归分析是对客观事物数量依存关系的分析，是数理统计中的一种常用方法。它研究的是多个变量之间的相互关系，适用于解决在现实世界中需要与各种变量打交道的问题，尤其是在它们之间存在联系与制约时。变量之间的关系通常有两种：相关关系和确定性关系。
