【发布时间】：2022-06-16 02:57:48
【问题描述】：
我有一个网络/图 (test_FINAL)，我想从中删除下面的一组顶点：
vertex <- c(1, 3, 7, 9, 10)
这个想法是在删除顶点后运行clustering analyses。例如，在第一次迭代中，应该删除顶点#1，然后删除顶点#1 和#3，以及随后的#1、#3、#7 等等，直到最后一次迭代中所有顶点都被删除并进行聚类执行。
我的代码如下：
# Library
library(igraph)
# Create data
set.seed(1)
data <- matrix(sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(0.8,0.2)), nc=10)
network <- graph_from_adjacency_matrix(data , mode='undirected', diag=F )
# Default network
par(mar=c(0,0,0,0))
plot(network)
vertex <- c(1, 3, 7, 9, 10)
# removing vertices
final_graph <- delete_vertices(network, c(vertex))
cluster_graph <- cluster_fast_greedy(final_graph)
# Estimating cluster statistics
length(cluster_graph); sizes(cluster_graph); modularity(cluster_graph)
在loop 中执行此操作的最佳方法是什么，尤其是对于删除all the vertices 然后估计集群统计信息的最终迭代？
感谢您的帮助， 茄子
【问题讨论】：
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您能提供一些示例数据吗？这目前不是一个可重现的例子