随着人们对数据挖掘技术产生了更多的关注，数据挖掘算法也越来越受到重视。数据挖掘算法大致可以分为三类：分类算法、聚类算法和关联规则算法。
1. 分类算法：分类算法可以根据给定的训练数据集，建立模型，给定新的样本自动判定其类别，分类算法一般包括两部分：特征提取和分类方法，常见的分类算法有KNN、SVM、CART和决策树等。
2. 聚类算法：利用聚类技术，可以自动将相似的对象归入到同一类中，常见的聚类算法包括Kmeans算法、层次聚类分析和GMM算法。
3. 关联规则算法：通过发掘数据库中强关联关系，提升数据价值，从而对数据进行分析获得更好的决策结果。常见的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
综上所述，数据挖掘算法可以大致的分为三类，分类算法、聚类算法和关联规则算法，每种算法都有其自身的特点，应根据不同的实际场景选择相应的算法。
