随着大规模数据挖掘技术的出现，数据挖掘十大算法成为学习和使用技术的重要工具。数据挖掘十大算法可以帮助企业不仅从巨量数据中提取有价值的信息，还可以利用智能算法开发更高效的模型。
在众多可用的数据挖掘算法中，最流行的前十大算法是K-Means、Apriori算法、CART决策树、FP-Growth算法、AdaBoost、±岭回归、支持向量机、KM和SOM以及Random Forest数据挖掘算法。这些算法的描述如下：
1. K-Means：K-Means是一种基于聚类的机器学习算法，可以为数据找到相应的模式。
2. Apriori算法：Apriori算法是一种关联分析算法，可以找出给定数据集中的隐含规则。
3. CART决策树：CART决策树是一种基于实例的分类和回归技术，它通过划分把数据库分成不同的组。
4. FP-Growth算法：FP-Growth算法一种非常有效的关联分析算法，它可以有效地捕获频繁项集。
5. AdaBoost：AdaBoost是一种计算机算法，可以将低准确率的弱分类器组合成高准确率的强分类器。
6. ±岭回归：±岭回归是一种常用的回归分析方法，可以有效控制参数估计值中的多重共线性。
7. 支持向量机：支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法，它可以用于非线性分类和回归问题。
8. KMeans：KMeans是一种聚类分析算法，可以找出将不同类型的数据聚类在一起的聚类分布。
9. SOM：SOM（自组织映射）是一种用于可视化的聚类分析算法，能够帮助用户发现数据集中的模式。
10. Random Forest：Random Forest是一种机器学习算法，可以从数据集中提取模式，用于分类和回归问题。
用户可以从网络上自由下载上述数据挖掘算法，以使用这些强大的智能算法来开发更高效的数据挖掘模型。这些算法对于通过大规模数据挖掘来突破业务限制，获取更有价值的信息非常重要。
