数据挖掘作为一门新兴融合学科，在结构化数据分析、机器学习、信息检索等领域都发挥着重要作用。它把已经存在的大量数据分析和利用技术有机结合，从而形成更广泛应用的综合处理方案。而数据挖掘算法则在不断推动数据挖掘技术发展方面发挥着至关重要的作用。
在数据挖掘当中，到目前为止流行的算法一般可分为三类：基本的描述统计算法、预测和分类算法、以及聚类算法。描述统计算法主要用于提取数据集的一些统计特征，例如平均数、中位数等，它能够帮助我们形成数据的一个大致印象。其次，预测和分类算法旨在帮助我们分析大量数据，并从中挖掘出中心规律，并以此构建分类模型，以提高数据决策的准确性。最后，聚类算法可以有效地将多种数据聚合在一起，结构化分析数据，挖掘出数据的关联关系，构建出相关的结构模型。
总的来说，几种常用的数据挖掘算法可以大体分为以上三类，它们在更细粒度上可以进一步分为多种，比如决策树算法、朴素贝叶斯算法等。在实际应用中，要根据具体的需求和实际情况，选择合适的数据挖掘算法更有效地对大量数据进行分析处理。
