常见的分类算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等。常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。常见的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络等。常见的异常检测方法有基于统计的方法、基于聚类的方法、基于孤立森林的方法等。
数据挖掘方法有许多，以下是一些常见的数据挖掘方法：
1. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，例如“如果购买了商品A，那么也极有可能购买商品B”。
2. 分类（Classification）：将数据集中的实例划分到不同的类别中，建立预测模型。常见的分类算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机等。
3. 聚类（Clustering）：将数据集中的实例划分为若干个类簇，使得同一类簇中的实例相似度较高，而不同类簇中的实例相似度较低。常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
4. 预测建模（Predictive Modeling）：通过对已有数据集的分析，建立预测模型来进行未来事件的预测。常见的预测建模方法包括回归分析、时间序列分析、神经网络等。
5. 异常检测（Anomaly Detection）：发现数据中不符合正常模式的实例，用于发现潜在的异常、欺诈或异常行为。常见的异常检测方法有基于统计的方法、基于聚类的方法、基于孤立森林的方法等。
6. 时间序列分析（Time Series Analysis）：用于分析时间序列数据的模式、趋势和周期性等特征，并进行预测。常见的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑方法、回归分析等。
7. 文本挖掘（Text Mining）：用于从大量的文本数据中提取有用的信息和知识。常见的文本挖掘方法有文本分类、文本聚类、情感分析等。
8. 神经网络（Neural Networks）：通过模拟人脑神经元的工作原理来进行数据处理和模式识别，常用于图像识别、语音识别等领域。
9. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：用于降维，将高维数据映射到低维空间中，保留数据集中的主要信息和结构。
这里列举的只是部分常见的数据挖掘方法，实际上数据挖掘领域中还有很多其他方法和技术，如序列模式挖掘、推荐系统、集成学习等。
