通过边增长生成候选子图的数据分析算法关联分析

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。

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，因此它们在合并后的序列中也属于不同的元素。 合并 <{1 3 4}> 和 <{3 4 4}>，得到 <{1 3 4 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的相同元素，因此将事件 4 合并到第一个序列的最后一个元素中。

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。

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。

这篇硕士毕业论文于2008年1月发布，探讨了关联规则算法在金融数据分析中的应用。详细介绍了对Apriori算法的改进，引入hecker确信因子以过滤无效规则。采用了一种创新的股票数据预处理算法进行数据预处理，并通过对上交所部分股票数据的分析验证了算法的有效性。

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

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。