1、聚类

聚类

1.1 现在经常用于：

• 用于市场细分（客户类型，忠诚度）
• 合并地图上的节点
• 用于图像压缩
• 分析和标记新数据
• 检测异常行为
  1.2 流行算法：
• K-means_clustering
• Mean-Shift
• DBSCAN

2、梯度下降

梯度下降

2.1 如今用于：

• 推荐系统
• 可视化
• 主题建模和类似的文档搜索
• 虚假图像分析
• 风险管理
  2.2 常用算法：
• 主成分分析（PCA）
• 奇异值分解（SVD）
• 潜在Dirichlet分配（LDA）
• 潜在语义分析（LSA，pLSA，GLSA）
• t-SNE（用于可视化）

3、关联规则学习

关联规则

3.1 现在常用于：

• 预测销售和折扣
• 分析一起购买的商品
• 货架上的产品放置
• 分析网上冲浪模式
  3.2 流行算法：
• Apriori
• Euclat
• FP-growth