因果聚类。即使在事务终止后，数据也不在图形中

因果聚类是一种数据分析方法，用于识别数据中的因果关系和聚类模式。它可以帮助我们理解数据中的因果关系，并将数据分组为具有相似特征的聚类。

在因果聚类中，数据被表示为图形，其中节点表示数据点，边表示它们之间的因果关系。通过分析图形的结构和模式，可以识别出数据中的因果关系和聚类模式。

优势：

1. 因果聚类可以帮助我们理解数据中的因果关系，揭示数据背后的隐藏模式和规律。
2. 它可以帮助我们发现数据中的聚类模式，将数据分组为具有相似特征的聚类。
3. 因果聚类可以应用于各种领域，如市场分析、社交网络分析、医疗诊断等。

应用场景：

1. 市场分析：通过因果聚类可以识别出市场中不同产品之间的因果关系，帮助企业了解产品之间的竞争关系和市场需求。
2. 社交网络分析：因果聚类可以帮助我们理解社交网络中用户之间的因果关系，发现用户群体和社交圈子。
3. 医疗诊断：通过因果聚类可以分析医疗数据中的因果关系，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。

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