Python數據挖掘算法的常用方法包括以下幾種：
- 分類算法：分類算法是數據挖掘中最常用的算法之一，它通過對已知數據進行訓練，建立一個分類模型，然后使用該模型對未知數據進行分類。常見的分類算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰等。
- 聚類算法：聚類算法是將數據集分成若干個相似度較高的組或簇的過程。常見的聚類算法包括K均值、層次聚類、DBSCAN等。
- 關聯規則挖掘算法：關聯規則挖掘算法用于發現數據集中項之間的有趣關系，即關聯規則。常見的關聯規則挖掘算法包括Apriori、FP-growth等。
- 回歸算法：回歸算法用于預測一個連續變量的值，例如股票價格或溫度。常見的回歸算法包括線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸等。
- 時間序列分析算法：時間序列分析算法用于分析按時間順序排列的數據，例如股票價格或天氣數據。常見的時間序列分析算法包括移動平均、指數平滑、ARIMA模型等。
- 神經網絡算法：神經網絡算法模擬人腦神經元之間的連接和交互，可以用于分類、回歸、聚類等任務。常見的神經網絡算法包括多層感知機、卷積神經網絡、循環神經網絡等。
以上是一些常用的Python數據挖掘算法，不同的算法適用于不同類型的數據和問題，需要根據具體情況進行選擇。
