大数据统计分析的常用算法有哪些？

大数据统计分析中常用的算法主要包括:

1. 均值/方差:是最基本的统计算法,用于获取数据的中心趋势和离散程度。

2. 相关分析:分析两个或两个以上变量之间的相关程度,包括皮尔森相关系数、Spearman 相relation系数等。

3. 回归分析:研究目标变量和一个或多个预测变量之间的关系。包括线性回归、Logistic回归等。

4. 聚类分析:将数据对象分为一些互斥的类,同类对象之间尽量相似。包括K-Means聚类、层次聚类等方法。

5. 决策树:通过树形结构对数据进行分割,构建分类依据。包括ID3算法、C4.5算法、CART算法等。

6. 贝叶斯分类器:根据贝叶斯准则对数学确定最可能的事实。适用于分类和预测分析。

7. 机器学习算法:包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。通过训练数据集训练出模型,再用于预测分析。

8. 量子算法:比如量子线性效法(QLA)、量子克罗农斯算法(QCA) 。用于解决NP困难问题。

9. 遗传算法:利用模拟进化的过程求解最优值。适用于复杂、大规模的搜索和优化问题。

以上内容仅为部分常用算法,尚有大量其它算法可供挑选。具体应用要综合考虑数据类型和预期结果等因素。