近年来，随着大数据技术的飞速发展，算法成为支撑大数据基础设施的重要组成部分。算法可以帮助我们从大量的数据中快速提取关键信息，挖掘隐藏的潜在价值，并帮助我们建立详细的统计模型。
主要的大数据算法可以归类为分类算法、关联分析算法、聚类算法。
分类算法通常是将一系列已经知晓输出类别的输入属性，以及这些属性下不同类别的样本，映射成一个决策函数。决策函数可以接收新的输入，并将其分配到相应的类别中。常见的分类算法包括朴素贝叶斯算法、Logistic回归、KNN算法、决策树等。
关联分析算法则是找出两个或多个变量之间的关联关系，常见的关联分析算法有Apriori算法、BP算法和FP-growth算法等。
聚类算法主要是分析数据对象间的相似性，将其划分为若干个类簇，以满足相似对象放在同一簇中。常见的聚类算法有K-means聚类算法、层次聚类算法和密度聚类算法等。
总而言之，大数据中的算法是遵循设计原则，解决大数据处理和挖掘的重要工具。算法在大数据系统中的应用越来越普遍，有助于数据挖掘，根据需要发掘出更丰富的信息和价值。
