机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。
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数年前，有人动议在机器学习与数据挖掘领域中找出十大算法，即建立该领域算法的一个top10。后在该领域选出部分专家学者，经他们提名、汇总和筛选，在分类，聚类，图挖掘，关联分析等领域共选出18个算法。
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
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电动汽车仍处于产业生命周期的萌芽期，技术发展尚不成熟，市场对其前景没有一致的预期，电动汽车产业发展还存在着诸多的不确定性。本文采用《德｀温特专利创新索引数据库》（DII）为数据源，对电动汽车领域的核心专利进行专利共引分析，采用层次聚类和多维尺度分析等文献计量分析方法对1990～2007年期间的电动汽车的核心专利技术进行挖掘，分析不同阶段电动汽车产业的核心技术分布情况及其演变特点，为国家有关部门和产
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本文采用《德｀温特专利创新索引数据库》（DII）为数据源，对电动汽车领域的核心专利进行专利共引分析，采用层次聚类和多维尺度分析等文献计量分析方法对1990～2007年期间的电动汽车的核心专利技术进行挖掘，分析不同阶段电动汽车产业的核心技术分布情况及其演变特点，为国家有关部门和产学研把握电动汽车产业发展的技术重点，选择正确的研发方向，优化配置创新资源，提高创新效率和抢占技术制高点提供决策依据。
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