关联数据分析示例

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。

数据的日常里，Pandas算是帮了大忙的好工具了。Pandas 的数据结构 DataFrame，本质上就是个升级版的表格，能存文字、数字、布尔值啥的，用起来顺手。 数据清洗用isnull()和dropna()，转类型用astype()，批量操作来个apply()，这些函数你用熟了，起数据来，效率高多了。哦对了，像groupby()那种分组操作，跟mean()或agg()一搭配，统计数据直接一把梭。 数据重塑这块也香，比如pivot()和pivot_table()，能把表格从长变宽，或者反过来，挺适合做报表的。再说合并数据，用merge()、join()和concat()，逻辑上有点像 SQL

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

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。

该存储库包含一个简短的示例，展示了如何使用Matlab从13维质谱细胞数据集计算和绘制二维t-SNE投影。t-SNE和Barnes-Hut-SNE是由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton开发的非线性降维算法，用于高维数据的可视化。

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。

首先，通过设定随机数种子确保结果的可重复性。然后生成了一个在0到10之间等间隔的x轴数据x，以及基于线性关系加上正态分布随机噪声的y轴数据y，并将其组合成一个DataFrame。接着计算了数据中y的最大值、最小值和标准差等统计信息。在绘图部分，绘制了数据的散点图，并通过多项式拟合得到拟合直线并绘制出来。最后，在图上添加了显示最大值、最小值和标准差的文本标注。整体展示了如何使用随机生成的数据进行数据分析，包括数据可视化、拟合以及统计信息的呈现。

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。

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。