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。
顶点增长算法与数据分析关联研究
相关推荐
通过边增长生成候选子图的数据分析算法关联分析
在候选产生阶段,通过边增长将新边插入现有频繁子图中。与顶点增长不同,结果子图的顶点数未必增加。通过边增长产生候选子图的过程如下:当从频繁子图g1中删除一条边后得到的子图与从g2中删除一条边后得到的子图拓扑等价时,g1与g2合并。合并后的子图包括g1并增加g2的额外边。
算法与数据结构
1
2024-07-25
图与子图-数据分析算法相关联研究
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。
算法与数据结构
2
2024-07-26
关联规则算法在金融数据分析中的创新研究
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。
数据挖掘
2
2024-07-14
数据分析算法关联分析的转化方法
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。
算法与数据结构
0
2024-08-15
数据分析算法的序列模式及其关联分析
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。
算法与数据结构
0
2024-09-14
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第8章关联分析与关联规则
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。
算法与数据结构
2
2024-07-12
数据分析算法关联分析的提取序列模式优化方法
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。
算法与数据结构
3
2024-07-16
关联数据分析示例
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。
spark
2
2024-05-15
商业数据分析ppt大数据量增长趋势
大数据量的增长趋势显示出随着时间推移数据规模的不断扩大,这对商业数据分析具有深远影响。了解什么是大数据,以及它如何改变商业决策和市场策略。
Hadoop
0
2024-10-11