Formatowanie wykresów w języku R

Question

Próbuję dowiedzieć się, jak łatwo uzyskać dostęp i manipulować wykresami utworzonymi w R.

Jeśli zacznę od następujących danych. Tworzę wykres, uruchamiam grupowanie wykresów, a następnie wykreślam pierwszy klaster:

#libraries
 library(igraph)
 library(igraphdata)
 data(karate)

#cluster
 cfg <- cluster_fast_greedy(karate)
 plot(cfg, karate)
cfg

IGRAPH clustering fast greedy, groups: 3, mod: 0.43
+ groups:
  $`1` [1] "Actor 9" "Actor 10" "Actor 15" "Actor 16" "Actor 19" "Actor 21" "Actor 23" "Actor 24" "Actor 25" "Actor 26" "Actor 27" [12] "Actor 28" "Actor 29" "Actor 30" "Actor 31" "Actor 32" "Actor 33" "John A" $`2`
   [1] "Mr Hi"    "Actor 2"  "Actor 3"  "Actor 4"  "Actor 8"  "Actor 12" "Actor 13" "Actor 14" "Actor 18" "Actor 20" "Actor 22"
  
  $`3`
  [1] "Actor 5"  "Actor 6"  "Actor 7"  "Actor 11" "Actor 17"
  
#make a plot of the first community
 a = induced_subgraph(karate, cfg[[1]])
 plot(a)

#biggest graph https://stackoverflow.com/questions/15103744/r-igraph-how-to-find-the-largest-community
 x <- which.max(sizes(cfg))
 subg <- induced.subgraph(karate, which(membership(cfg) == x))

Użytkownik G5W pokazał, jak utworzyć tabelę zawierającą rozmiar każdego klastra:

 my_table =  table(cfg$membership)

Dowiedziałem się też, jak „skondensować” (zawęzić, zmniejszyć) wszystkie obserwacje do odpowiednich społeczności, a następnie sporządzić wykres.

contracted <- simplify(contract(karate,membership(cfg)))
plot(contracted)

Wydaje się, że istnieją dwie „linie” łączące razem trzy klastry:

Czy ktoś wie, czy ta linia „naprawdę coś znaczy”? Czy ta linia występuje naturalnie? Na jakiej podstawie ta linia łączy te 3 klastry?

Symulowałem własne dane sieciowe, przeprowadziłem grupowanie wykresów, zawarłem wyniki według klastrów, a następnie utworzyłem wykres

library(igraph)
library(dplyr)
library(visNetwork)

set.seed(1234)

#create file from which to sample from
x5 <- sample(1:10000, 10000, replace=T)
#convert to data frame
x5 = as.data.frame(x5)

#create first file (take a random sample from the created file)
a = sample_n(x5, 9000)
#create second file (take a random sample from the created file)
b = sample_n(x5, 9000)

#combine
c = cbind(a,b)
#create dataframe
c = data.frame(c)
#rename column names
colnames(c) <- c("a","b")

#create graph
graph <- graph.data.frame(c, directed=F)
graph <- simplify(graph)
cfg <- cluster_fast_greedy(graph)

#contract clusters
contracted <- simplify(contract(graph, membership(cfg), vertex.attr.comb=toString))

#visnetwork plot
visIgraph(contracted) %>% visOptions (highlightNearest = TRUE) %>% visIgraphLayout(layout = "layout_with_fr") %>%
    visOptions(highlightNearest = TRUE, nodesIdSelection = TRUE) %>% 
    visInteraction(navigationButtons = TRUE)

#without visnetwork
plot(contracted)

Niektóre klastry są nadal ze sobą połączone, inne są izolowane. Czy ktoś wie, dlaczego tak jest?

Dzięki

Answer 1

Aby uzyskać tabelę zawierającą rozmiar każdego klastra, użyj:

table(cfg$membership)
 1  2  3 
18 11  5 

Linie oznaczają, że niektóre osoby z grupy 1 rozmawiają z niektórymi z grupy 2, a niektóre osoby z grupy 3 rozmawiają z osobami z grupy 2, ale nikt z grupy 1 nie rozmawia z nikim z grupy 3. Na przykład, Mr Hi (grupa 2) rozmawia z aktorem 5 (grupa 1) i aktorem 32 (grupa 3).

Twój drugi przykład nie jest połączony. Istnieje wiele połączonych komponentów.

table(COMP$membership)
   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11
6196    4    7    5    2    2    2    8    2    1    3

   13   14   15   16  17   18 
    2    2    2    2   2    2

Oczywiście na wykresie skurczonym nadal nie będzie żadnych powiązań między tymi komponentami.