数据挖掘领域的十大经典算法包括：
C4.5：
简介：决策树的扩展，使用信息增益率选择分裂属性。应用：处理连续和离散数据，强调解释性。
kMeans：
简介：无监督学习算法，用于聚类，通过迭代更新质心实现。应用：市场细分、图像分割等领域。
SVM：
简介：基于监督学习，通过最大化间隔找到分类超平面。应用：非线性分类，在文本分类和图像识别等领域广泛应用。
Apriori：
简介：发现频繁项集和关联规则的算法，高效但可能产生大量候选项。应用：市场篮子分析和推荐系统。
EM：
简介：处理含有隐变量的概率模型，用于估计参数。应用：尤其在高斯混合模型中。
PageRank：
简介：Google的搜索排名算法，基于网页间的链接关系。应用：网络分析。
AdaBoost：
简介：一种集成学习方法，通过迭代调整样本权重来提高分类精度。应用：分类任务，通过组合多个弱分类器形成强分类器。
kNN：
简介：基于实例的学习方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。应用：分类和回归任务，尤其在数据规模不大时表现良好。
Naive Bayes：
简介：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。应用：文本分类、垃圾邮件检测等领域。
CART：
简介：决策树的一种，既可用于分类也可用于回归。应用：分类和回归任务，通过树形结构实现数据划分和预测。
这些算法在数据挖掘领域具有广泛的应用和深远的影响，理解它们的原理和应用场景有助于我们在实际问题中选择并应用最合适的模型，提升数据挖掘的效率和准确性。