R Igraph 错误：“权重向量必须为正，值无效”答案

【问题标题】：R Igraph Error: "Weight vector must be positive, Invalid value"R Igraph 错误：“权重向量必须为正，值无效”
【发布时间】：2021-04-26 20:05:12
【问题描述】：

我在 iGraph 中构建了几个图表。在每个图中，节点表示单词，边权重表示单词 A 作为对单词 B 的响应（在单词关联任务中）的次数。在每个图中，我已经对边权重进行了归一化，以便它们在0和1使用如下代码：

E(G)$weight <- E(G)$weight / max(E(G)$weight)

这些值在分析节点/网络强度时是合适的，但在计算与介数相关的函数时（例如调用介数函数，或使用基于介数的社区检测，它们需要更改为距离 - 即倒置：

G2 = G
E(G2)$weight = 1 - E(G2)$weight

问题在于，这会导致向量包含多个 0（即，对于那些在反转之前强度为 1 的向量。这会导致（至少，我认为这是原因）出现错误消息，例如：

Error in cluster_edge_betweenness(G2.JHJ.strong, weights = E(G2.JHJ.strong)$weight,  : 
  At community.c:455 : weights must be strictly positive, Invalid value

对此有什么办法？

谢谢，

彼得

【问题讨论】：

标签： r igraph normalization

【解决方案1】：

如果您想安全起见，可以尝试使用sum 而不是max 来标准化权重，例如，

E(G)$weight <- E(G)$weight / sum((E(G)$weight)

或

E(G)$weight <- 2**((E(G)$weight - min(E(G)$weight)) / diff(range(E(G)$weight)))

【讨论】：

谢谢。这会产生比使用 max 时更接近的值 - 即总范围似乎跨越 0.995010 到 0.999002，而不是之前的值 0 到 1。这会影响算法的工作方式吗？跨度>
@PeterThwaites 查看我的更新，它给出的权重范围为 1 到 2。