Python數(shù)據(jù)挖掘算法的常用方法包括以下幾種：
- 分類算法：分類算法是數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法之一，它通過對(duì)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立一個(gè)分類模型，然后使用該模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。常見的分類算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、K近鄰等。
- 聚類算法：聚類算法是將數(shù)據(jù)集分成若干個(gè)相似度較高的組或簇的過程。常見的聚類算法包括K均值、層次聚類、DBSCAN等。
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，即關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori、FP-growth等。
- 回歸算法：回歸算法用于預(yù)測一個(gè)連續(xù)變量的值，例如股票價(jià)格或溫度。常見的回歸算法包括線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸等。
- 時(shí)間序列分析算法：時(shí)間序列分析算法用于分析按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)，例如股票價(jià)格或天氣數(shù)據(jù)。常見的時(shí)間序列分析算法包括移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、ARIMA模型等。
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模擬人腦神經(jīng)元之間的連接和交互，可以用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
以上是一些常用的Python數(shù)據(jù)挖掘算法，不同的算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。
