Используя igraph, я стремлюсь использовать подходы обнаружения сообществ, так как я хотел бы нарисовать сетевой макет, который делает видимыми отдельные сообщества и их связи.
Пока это мой код:
library(igraph)
dat=read.csv(file.choose(),header=TRUE) # choose an edgelist in .csv file format
У меня есть фрейм данных со следующими параметрами:
>
> Var1 = node 1 Var2 = node 2 Value = edges (markov chain probabilities)
>
>
> head (dat, 100)
> Var1 Var2 value
> 1 4 4 0.833333333
> 2 10 4 0.000000000
> 3 11 4 0.000000000
> 4 12 4 0.000000000
> 5 13 4 0.000000000
> 6 21 4 0.000000000
> 7 23 4 0.000000000
> 8 31 4 0.000000000
> 9 41 4 0.000000000
> 10 42 4 0.000000000
> 11 43 4 0.000000000
> 12 44 4 0.000000000
> 13 45 4 0.000000000
> 14 46 4 0.000000000
> 15 47 4 0.000000000
> 16 48 4 0.000000000
> 17 52 4 0.000000000
> 18 53 4 0.000000000
> 19 61 4 0.000000000
> 20 62 4 0.000000000
> 21 63 4 0.000000000
> 22 71 4 0.000000000
> 23 81 4 0.000000000
> 24 82 4 0.000000000
> 25 83 4 0.000000000
> 26 91 4 0.000000000
> 27 92 4 0.000000000
> 28 93 4 0.000000000
> 29 100 4 0.000000000
> 30 111 4 0.000000000
> 31 4 10 0.000000000
> 32 10 10 0.000000000
> 33 11 10 0.000000000
> 34 12 10 0.010695187
> 35 13 10 0.000000000
> 36 21 10 0.000000000
> 37 23 10 0.000000000
> 38 31 10 0.000000000
> 39 41 10 0.010869565
> 40 42 10 0.000000000
> 41 43 10 0.000000000
> 42 44 10 0.000000000
> 43 45 10 0.000000000
> 44 46 10 0.000000000
> 45 47 10 0.000000000
> 46 48 10 0.000000000
> 47 52 10 0.000000000
> 48 53 10 0.000000000
> 49 61 10 0.000000000
> 50 62 10 0.074074074
> 51 63 10 0.000000000
> 52 71 10 0.000000000
> 53 81 10 0.000000000
> 54 82 10 0.000000000
> 55 83 10 0.000000000
> 56 91 10 0.000000000
> 57 92 10 0.000000000
> 58 93 10 0.000000000
> 59 100 10 0.010526316
> 60 111 10 0.018867925
> 61 4 11 0.166666667
> 62 10 11 0.000000000
> 63 11 11 0.973409307
> 64 12 11 0.010695187
> 65 13 11 0.126126126
> 66 21 11 0.000000000
> 67 23 11 0.000000000
> 68 31 11 0.000000000
> 69 41 11 0.000000000
> 70 42 11 0.008928571
> 71 43 11 0.000000000
> 72 44 11 0.038461538
> 73 45 11 0.000000000
> 74 46 11 0.000000000
> 75 47 11 0.000000000
> 76 48 11 0.000000000
> 77 52 11 0.000000000
> 78 53 11 0.000000000
> 79 61 11 0.000000000
> 80 62 11 0.000000000
> 81 63 11 0.333333333
> 82 71 11 0.000000000
> 83 81 11 0.000000000
> 84 82 11 0.000000000
> 85 83 11 0.000000000
> 86 91 11 0.071428571
> 87 92 11 0.006622517
> 88 93 11 0.000000000
> 89 100 11 0.005263158
> 90 111 11 0.018867925
> 91 4 12 0.000000000
> 92 10 12 0.000000000
> 93 11 12 0.003798670
> 94 12 12 0.673796791
> 95 13 12 0.099099099
> 96 21 12 0.000000000
> 97 23 12 0.000000000
> 98 31 12 0.029702970
> 99 41 12 0.141304348
> 100 42 12 0.017857143
>
> dim (dat)
> [1] 900 3
g = graph.data.frame(dat[,c('Var1','Var2')], directed = F) # coerces the data into a two-column matrix format that igraph likes
cluster=cluster_walktrap(g)
list=groups (cluster)
g$value<-cluster$membership[as.character(g$Var1)]
g <- simplify(g) # remove loops and multiple edges
plot( cluster,g, vertex.size = 5, edge.width = .1)
Вывод не имеет никакого смысла для меня.Не могли бы вы мне помочь, пожалуйста?Спасибо
