Python数据挖掘算法的常用方法包括以下几种：
- 分类算法：分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一，它通过对已知数据进行训练，建立一个分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类。常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻等。
- 聚类算法：聚类算法是将数据集分成若干个相似度较高的组或簇的过程。常见的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
- 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘算法用于发现数据集中项之间的有趣关系，即关联规则。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-growth等。
- 回归算法：回归算法用于预测一个连续变量的值，例如股票价格或温度。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
- 时间序列分析算法：时间序列分析算法用于分析按时间顺序排列的数据，例如股票价格或天气数据。常见的时间序列分析算法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
- 神经网络算法：神经网络算法模拟人脑神经元之间的连接和交互，可以用于分类、回归、聚类等任务。常见的神经网络算法包括多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。
以上是一些常用的Python数据挖掘算法，不同的算法适用于不同类型的数据和问题，需要根据具体情况进行选择。