大数据算法公式是处理和分析大规模数据集的数学模型和方法。以下是一些常见的大数据算法公式：
1. 聚类分析（Clustering）：聚类是一种无监督学习方法，它将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
2. 分类算法（Classification）：分类是将数据点分配到预定义类别中的算法。常用的分类算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。
3. 回归算法（Regression）：回归是一种预测连续值的算法，通常用于预测因变量。常见的回归算法包括线性回归、岭回归、套索回归、多项式回归等。
4. 关联规则挖掘（Association Rules Mining）：关联规则挖掘是发现数据集中项集之间有趣的关系和模式的方法。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法、DAVID算法等。
5. 序列模式挖掘（Sequence Pattern Mining）：序列模式挖掘是发现数据集中频繁出现的模式和子序列的方法。常见的序列模式挖掘算法包括PrefixSpan算法、Boyer-Moore算法、KMP算法等。
6. 流计算（Stream Computing）：流计算是一种处理实时数据流的算法，通常用于在线分析和实时决策。常见的流计算算法包括Storm、Apache Flink、Apache Storm等。
7. 图算法（Graph Algorithms）：图算法是处理图结构数据的算法，包括最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、网络流算法（如Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法）等。
8. 机器学习算法（Machine Learning）：机器学习算法是一种基于统计学习理论的机器学习方法，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。
9. 深度学习算法（Deep Learning）：深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、变分自编码器（VAE）等。
10. 优化算法（Optimization Algorithms）：优化算法是一种在给定条件下找到最优解或近似最优解的算法，包括遗传算法、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、模拟退火（SA）等。
以上只是大数据算法公式的一部分，实际上还有很多其他类型的算法和公式。随着大数据技术的发展，新的算法和公式不断涌现，为解决复杂的数据问题提供了更多的选择。
