4、 大数据的算法包括：一、数据挖掘算法 1. 分类算法 分类算法是大数据中常用的数据挖掘算法之一，用于预测数据所属的类别。 常见的分类算法包括决策树分类、朴素贝叶斯分类、支持向量机等。 这些算法通过对已知数据集的特征进行分析，建立分类模型，从而对未知数据进行预测和分类。

3、 关联规则挖掘算法主要用于发现数据中的关联关系。 典型的关联规则挖掘算法有Apriori算法等。 这些算法在处理大数据时能够发现不同数据项之间的关联关系，对于购物篮分析、用户行为分析等场景非常有用。 四、回归分析算法 回归分析算法是一种预测性的建模技术，用于根据已知的数据预测未来的结果。

1、 ID3算法的核心是根据信息增益最大的准则，递归地构造决策树；算法流程如下：如果节点满足停止分裂条件（所有记录属同一类别 or 最大信息增益小于阈值），将其置为叶子节点；选择信息增益最大的特征进行分裂；重复步骤1-2，直至分类完成。 C4.5算法流程与ID3相类似，只不过将信息增益改为 信息增益比 。

2、 大数据算法根据其对实时性的要求可以分为以下三类：实时算法：这类算法的输出需要在给定的时限内得到。 非实时算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，但是它们必须能够在可接受的时间内完成。 可接受延迟算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，它们允许一定的延迟，并且输出的质量不受限制。