大数据的算法包括：数据挖掘算法 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。
KNN算法，即K近邻（K Nearest Neighbour）算法，是一种基本的分类算法。其主要原理是：对于一个需要分类的数据，将其和一组已经分类标注好的样本集合进行比较，得到距离最近的K个样本，K个样本最多归属的类别，就是这个需要分类数据的类别。下面我给你画了一个KNN算法的原理图。
大数据最常用的算法主要包括分类算法、聚类算法、回归算法和预测模型。分类算法是大数据中最常用的一类算法，用于将数据集中的对象按照其属性或特征划分到不同的类别中。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
大数据算法有多种，以下是一些主要的算法：聚类算法 聚类算法是一种无监督学习的算法，它将相似的数据点划分到同一个集群中。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。这些算法在处理大数据时能够有效地进行数据分组，帮助发现数据中的模式和结构。
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，适用于实时监控、调度和控制等场景。 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，适用于数据挖掘、机器学习和搜索引擎等场景。
1、图表类型有：条形图、柱状图、饼图、环形图、面积图、线形图、散点图等。条形图 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱形图（column chart）。此外，条形图有简单条形图、复式条形图等形式。
2、数据可视化是一种直观、清晰地展示数据的方式。在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。条形图条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。
3、常见的统计图有（条形统计图、折线统计图、扇形统计图）；条形统计图可以表示（数量）的多少；在制作统计图表前我们要做好的工作有 （搜集资料、整理数据）。统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形，以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。
4、主要分为：条形图，扇形图，折线图，茎叶统计图，直方图。条形图：用一个单位长度（如1厘米）表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。
5、除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。
6、柱形图 柱形图通常沿水平轴组织类别，而沿垂直轴组织数值，利用柱子的高度，反映数据的差异。人类肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好，所以非常容易解读。柱形图的局限在于只适用中小规模的数据集。
常用的统计图有扇形统计图，折线统计图，和条形统计图，分别的画图步骤如下：扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。
条形统计图 、折线统计图 、扇形统计图 。条形 统计图 分为单式条形统计图和 复式条形统计图 。折线统计图分为单式折线统计图和 复式折线统计图 。条形统计图的作用是：能更清楚的看出各种 数量 的多少。折线统计图的作用是：不但可以清楚的看出各种数量的多少，还能清楚地表示数量的增减变化情况。
常用的统计图有（3）种，：（条形）统计图、（折线）统计图和（扇形）统计图，他们共同的特点是（形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然 ）。