# 图数据挖掘算法入门指南
图数据挖掘方法用于从图结构数据（如社交网络、知识图谱等）中提取有价值的信息。本文将为刚入行的小白提供一个逐步的指南，展示图数据挖掘的基本流程，并辅之以代码示例及注解。我们将使用 Python 和 NetworkX 库作为主要工具。
## 一、流程概述
以下表格展示了图数据挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描述
IT派助力深广创业，免费代发招聘信息，了解一下？ 1. Introduction to Data Mining作者：Pang-Ning Tang、Michael Steinbach、Vipin Kumar中文译名：数据挖掘导论（完整版）适合人群：初级到中级学者推荐指数：★★★★★主要内容：本书内容涵盖了数据挖掘的方方面面，从什么是数据挖掘、什么是数据以及数据预处理
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2023-10-12 21:04:31
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一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简
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2023-12-29 23:27:45
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数据分析的三个部分数据采集数据挖掘——数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈论的商务智能（BI）需要大致掌握和了解以下内容： ①基本流程 ②十大算法 ③一定的数学基础数据可视化这一部分主要是要学会相关工具的使用两点原则尽量使用第三方类库完成自己的想法尽量选择使用者最多的工具，bug少，文档全，案例多基本流程商业理解：从商业角度理解项目需求，更好地服务于业务；数据理解：对数据进行探索，包
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2024-01-17 09:18:19
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2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
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2024-08-11 15:52:33
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1. 过度拟合overfittingt是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfitting的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。而解决overfit的方法主要有两种：提前停止树的增长或者对已经生成的树按照一定的规则进行后剪枝。百度中关于overfitting的
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2024-05-19 12:34:39
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算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K
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2023-07-04 11:21:16
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means）1.K-means算法（K-均值算法）2.小结五、数据库中的知识发现（KDD）1.KDD过程2.KDD应用六、评估技术1.数据集划分2.
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2023-06-15 15:21:07
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数据挖掘十大经典算法一、 C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算
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2023-11-27 15:49:19
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一、数据挖掘及算法定义数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类
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2021-03-06 11:08:00
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1.C4.5算法2. k 均值聚类算法3.支持向量机4. Apriori 关联算法5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization6、PageRank 算法7、AdaBoost 迭代算法8、kNN 算法9、朴素贝叶斯算法10、CART 分类算法。 补充：11.随机森林 12.维度降低算法13.渐变增强和AdaBoost1.C4.5算法C4.5是做什么的？
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2024-01-16 19:13:53
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C4.5是在ID3算法的基础上发展而来的，是对ID3算法的一种优化。其采用信息增益率作为选择分裂属性的标准，而ID3是以信息增益为标准。这是根本的不同之处，也是优化所在。C4.5相对于ID3的改进包括：①通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； ②能够处理连续型数据，克服了ID3算法只能处理离散型数据的不足；③在构造决策
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2023-11-02 07:40:08
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一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。分类算法 分类
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2023-11-11 20:03:32
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数据挖掘图是指通过对大量数据进行分析和处理，来挖掘出其中隐藏的有价值的信息和模式，并以图形的方式展示出来。对于一个刚入行的小白来说，可能对于数据挖掘图的实现还不太清楚，下面我将为你详细介绍整个实现过程。
整个实现数据挖掘图的流程可以分为以下几个步骤：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|导入必要的库和数据|
|2|数据预处理|
|3|数据挖掘|
|4|结果可视化|
首先，我们需要导入必
原创
2024-02-01 03:56:03
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# 图数据挖掘实现流程及代码示例
## 流程步骤
首先，让我们来看一下实现图数据挖掘的整个流程：
```mermaid
graph LR
A(加载数据) --> B(构建图)
B --> C(应用算法)
C --> D(结果分析)
```
流程步骤具体如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 构建图 |
| 3 | 应用算法 |
|
原创
2024-06-06 04:58:39
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决策树决策树基本决策树类似流程图，内部节点表示在一个属性的上的测试，比如age属性是否大于30等，每个分支代表一个属性测试的输出，最下层的叶子节点代表具体的类。下面是《数据挖掘：概念与技术》上的例子，数据为：根据ID3算法生成的决策树如下：生成据测树的基本算法在这一算法步骤(6)中计算信息增益我们对每个分布计算期望信息。 对于age= ”<=30” ：s11 = 2，s12 = 4 ==&g
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2024-05-30 22:48:52
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今天看了研究者July的文章，讲的是最恨对一个问题了解而不深入 ~ ~。切记，戒之。 在这篇文章中，我准备对数据挖掘的常用分类算法进行一一介绍，它们的实现，原理和适用问题及对比。首先补充一下监督学习，非监督学习和半监督学习的。常用的分类算法包括：决策树分类算法、朴素贝叶斯分类算法、基于支持向量机的SVM算法、神经网络算法、k近邻算法、模糊分类算法
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2024-01-16 15:33:00
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一、什么是数据挖掘？人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数
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2023-07-03 17:38:27
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关于数据挖掘的算法有很多，而这些算法都是能够帮助我们去解决很多的问题，所以说我们要重视数据挖掘算法的学习。在这篇文章中我们重点为大家介绍关于数据挖掘的算法，希望这篇文章能够更好地帮助大家去理解数据挖掘。1.Apriori算法首先我们说的是The Apriori algorithm，Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推
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2023-07-07 18:02:03
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数据挖掘算法的分类
算法是数据挖掘模型建立的核心，由于数据挖掘是一个交叉学科，因此其算法也集大成于一身，丰富多彩。 可根据算法分析数据的方式、算法来自的学科、算法所得结果的类型、学习过程的类型等，对数据挖掘的算法进行分类。1. 根据算法分析数据的方式划分 一方面，数据挖掘能够通过OLAP分析和统计分析，实现对数据的多维度汇总，验证人们实现对数据所含信息的假设，实现验证驱动型数据
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2023-08-08 13:42:57
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