将 R 中 bnlearn 包中的爬山算法的结果绘制为 Reingold-Tilford 树图时出错

Question

我是第一次发帖，但我是这个网站的长期学习者。这是我的问题的答案第一次无法从以前的帖子中进行逆向工程，所以我希望有人可以帮助我解决它。

我正在尝试绘制爬山搜索算法（R 中 bnlearn 包中的 hc）在相关矩阵上作为 Reingold-Tilford 树图运行的结果。

说我跑步：

    hc.obj<-hc(corr.matrix)
    hc.plot<-qgraph(hc.obj, directed = "TRUE", layout = "spring")

我得到有向关系的 Fruchterman-Reingold 布局没问题。

但是无论我如何格式化 hc.obj 中的信息，我都无法让树形布局工作。例如，使用“layout = tree”运行上面的代码会出现错误：“l[, 1] 中的错误：维数不正确”。

这是一个可重现的例子：

    require("bnlearn")
    require("qgraph")
    cm <- matrix(runif(100), ncol=10)
    cm <- (cm * lower.tri(cm)) + t(cm * lower.tri(cm))
    diag(cm) <- 1 
    cm.df<-as.data.frame(cm)
    hc.obj<-hc(cm.df)
    hc.plot<-qgraph(hc.obj, directed = "TRUE", layout = "tree")

同样，如果我尝试通过 igraph 运行：

    layout_as_tree(hc.obj)

我收到错误“layout_as_tree(hc.obj) 中的错误：不是图形对象”

Answer 1

您似乎正在尝试使用绘图功能来做一些他们不打算做的事情。

hc.obj 是 bn 类的模型对象，而 qplot() 例如支持以下内容：

...权重矩阵或边缘列表。也可以是对象 类“sem”（sem），“mod”（sem），“lavaan”（lavaan），“principal” (psych), "loadings" (stats), "factanal" (stats), "graphNEL" (Rgraphviz)、"pcAlgo" (pcalg)、"huge" (huge)、"select" (huge) 或 glasso的输出”。

你可以，但是plot a bn object。一种方法是简单地使用plot()。

if(!require(pacman)) install.packages("pacman")
pacman::p_load(qgraph,bnlearn,Rgraphviz)
cm <- matrix(runif(100), ncol=10)
cm <- (cm * lower.tri(cm)) + t(cm * lower.tri(cm))
diag(cm) <- 1 
cm.df<-as.data.frame(cm)
hc.obj<-hc(cm.df)
plot(hc.obj)

另一种方法是使用graphviz.plot()。

bnlearn::graphviz.plot(hc.obj)

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