近年来，随着数据挖掘技术的发展，各种数据挖掘算法不断涌现出来，其中最常见的有决策树、K-均值算法、Apriori算法、C4.5算法、AdaBoost算法等等。
决策树是机器学习中一种普遍使用的算法，它的本质是根据某类特征来做判断，通过桩式算法筛选出特征并形成一棵树，决定出特定事件发生的可能性。从而做出有效的决策。
K-均值算法是一种无监督学习算法，它的基本思想是以数据本身的概念而不是外部标记将样本分成K组，使得每一组中的样本尽可能地相似。
Apriori算法是一种常用的关联分析算法，是首个用于解决数据挖掘问题的算法。它用最小支持度约束来发现频繁项集。
C4.5算法是一种基于决策树的分类算法，它不仅可进行分类作业，而且在处理标称属性的输入变量时更加高效。
AdaBoost算法是一种经典的机器学习算法，它利用位置不平衡的样本数据通过加权算法，逐步提升模型的准确率。
总之，常见的数据挖掘算法有决策树、K-均值算法、Apriori算法、C4.5算法和 AdaBoost算法等。它们是用于解决数据挖掘问题的重要工具，可以加深对数据挖掘的认知，推动数据挖掘技术的发展。
