大数据算法是处理和分析大型数据集的关键工具。以下是一些常见的大数据算法及其公式汇总：
1. 聚类算法（Clustering Algorithms）:
- K-means : k = 3, 4, 5...
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- 层次聚类（Hierarchical clustering）
2. 分类算法（Classification Algorithms）:
- 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
- 决策树（Decision Trees）
- 随机森林（Random Forests）
- 神经网络（Neural Networks）
3. 关联规则挖掘（Association Rules Mining）:
- Apriori 算法
- Eclat 算法
- FP-growth 算法
4. 推荐系统（Recommendation Systems）:
- 协同过滤（Collaborative Filtering）
- 基于内容的推荐（Content-based Recommendations）
- 混合推荐（Hybrid Recommendations）
5. 序列数据挖掘（Sequence Data Mining）:
- 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）
- 时间序列分析（Time Series Analysis）
- 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks, LSTMs）
6. 文本挖掘（Text Mining）:
- 词袋模型（Bag of Words）
- Tf-Idf（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
- LDA（Latent Dirichlet Allocation）
7. 实时数据处理（Real-time Processing）:
- Spark Streaming
- Storm
- Flink
8. 机器学习集成（Machine Learning Ensemble）:
- Bagging（Bootstrap Aggregating）
- BNR（Bootstrapped Nested Regression）
- Stacking（Stacking Decision Trees）
9. 特征选择（Feature Selection）:
- Chi-Square Test
- Recursive Feature Elimination (RFE)
- LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
10. 数据可视化（Data Visualization）:
- 散点图（Scatter plots）
- 直方图（Histograms）
- 箱线图（Boxplots）
- 热力图（Heatmaps）
- 地图（Maps）
这些只是大数据算法中的一部分，每个算法都有其特定的应用场景、优缺点和适用条件。在实际的大数据项目中，往往需要根据具体问题选择合适的算法。
