随着数据挖掘技术的发展，已经出现了许多不同的算法，这些算法千差万别，有助于提高数据挖掘的效率和准确性。目前，有许多数据挖掘的算法，但最常见的算法有十大算法。它们分别是：决策树算法、贝叶斯算法、K-近邻算法、Apriori算法、Meanshift算法、DBSCAN算法、分层聚类算法、隐马尔可夫模型、聚类分析法和PageRank算法。
从实际应用效果来看，决策树算法可以帮助我们做出合理的决策，它能够从大量的数据中提取出有效的信息；贝叶斯算法是一种基于概率的模型，通过计算给定数据的后验概率来预测项目的分类；K-近邻算法是基于实例的学习算法，它将未知的实例分类到具有最多K个近邻的类中；Apriori算法可以帮助我们找到关联规则，是数据挖掘中最常用的频繁项集挖掘算法，它从多个元素中寻找出频繁度较高的联合元素集合；Meanshift算法是一种无参数应用的无监督学习算法，它可以帮助我们确定每个样本的属性；DBSCAN算法是一种基于密度的算法，它可以找到更连续的样本，可以帮助我们从大量数据中提取规律；分层聚类算法是一种聚类算法，它可以对数据进行层次化的分类，从而更好地发现数据之间的关系；隐马尔可夫模型是一种概率模型，可以帮助我们在形式语言中建立一种数学模型；聚类分析法可以让用户根据两个或更多特征进行数据的分类和分组；PageRank算法是一种流行的搜索引擎算法，可以用来估算一个网页的重要性。
不同的算法在数据挖掘中都起着不同的作用，但是如何选择合适的算法来完成数据挖掘任务？根据任务的具体要求，结合算法性能上的优劣，来将不同算法进行比较，以找到合适的算法作为数据挖掘的技术手段来进行实施。
