通过边增长生成候选子图的数据分析算法关联分析

频繁子图挖掘的算法，挺适合做大规模数据的时候用，是你想找出图结构里的高频模式。支持度阈值minsup的设定比较灵活，能帮你过滤掉没啥用的子图。哦对，这玩意儿主要用在无向连通图上，搜索空间大，跑起来计算量也不小，所以选算法和优化挺关键的。 搜索空间的指数级复杂度，挺考验性能优化功底的。想象一下，有d个实体的时候，候选项集数量是2^d，不优化简直噩梦。推荐你搭配看下基于加权不确定图数据的高效紧密子图挖掘算法，里面有些思路还不错。 代码实现上，用Java或Python都比较常见，像Java 实现无向图 PageRank 算法、Python 判断有向图与无向图连通性，都能借鉴一下。如果你追求效率，建议

顶点增长算法用邻接矩阵描述图形，将一对(k-1) × (k-1)的邻接矩阵合并成k×k的邻接矩阵。该方法通过合并子图的过程来生成结果矩阵：如果删除两个邻接矩阵的最后一行和最后一列后得到相同的子矩阵，则合并M1和M2，将M2的最后一行和最后一列添加到M1中。新矩阵的其余元素要么为0，要么用连接顶点对的合法边标号替换。

图与子图的研究在数据分析算法中具有重要意义，探讨它们之间的关联对于提升算法效率至关重要。

将事务处理过程转化为图形模型是数据分析算法中关联分析的重要步骤。

购物篮数据经常包含顾客购买商品的时间信息，可以利用这些信息将顾客的购物行为整合成事务序列。然而，传统的关联模式概念仅关注商品的同时出现关系，忽视了数据中的时间序列信息。对于识别动态系统的重要特征或预测特定事件的发生，时间序列信息可能具有重要价值。

在数据挖掘领域，关联分析是一种重要技术，而候选序列生成是关联分析中的关键步骤。 为了有效地生成候选序列，一种常见的方法是合并频繁的较短序列。具体来说，通过合并两个频繁的 (k-1)-序列，可以产生候选的 k-序列。 为了避免重复生成候选序列，可以采用类似于 Apriori 算法的策略。例如，只有当两个 (k-1)-序列的前 k-2 项相同时，才进行合并操作。 以下示例演示了如何通过合并频繁 3-序列来生成候选 4-序列： 合并 <{1 2 3}> 和 <{2 3 4}>，得到 <{1 2 3 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的不同元素，因此它们在合并后

提取序列模式的优化方法涉及蛮力技术，用于分析给定的事件集合。对于给定的n个事件集合{i1, i2, i3, …, in}，我们考虑多个候选序列，通过蛮力方法进行关联分析。这些候选序列包括不同长度的组合，以探索事件之间的关联。

该文件提供了关联数据分析的示例，您可以使用 SPSS Modeler 探索数据之间的关系。

信息论数据挖掘： 决策树（ID3、C4.5） 集合论数据挖掘： 关联规则挖掘（Apriori算法、Fp-tree算法） 分类： 朴素贝叶斯、SVM、神经网络、KNN、AdaBoost 聚类： K-means