在 igraph 中计算分类性答案

【问题标题】：Calculating assortativity in igraph在 igraph 中计算分类性
【发布时间】：2014-02-12 22:29:02
【问题描述】：

我有一个数据集如下：

set.seed(123)
A = data.frame(rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10))

然后使用 igraph 包将以下内容组成一个网络：

inv<-cor(t(A))
inv[inv<0.5] <- 0
inv[inv==1] <- 0
g1 <- graph.adjacency(inv, mode = "undirected", diag=FALSE, weighted=TRUE)

现在计算g1的分类系数，

assortativity (g1, types1, types2 = NULL, directed = TRUE)

我现在的问题是，我应该如何设置“类型”，它在文档中说，它是顶点值。这究竟是什么意思？我想计算网络中任何 5 个顶点的分类性。谁能告诉我这是怎么做到的？

【问题讨论】：

标签： r igraph

【解决方案1】：

所以我猜你想要分类的名义版本。例如。

V(g1)$foo <- sample(1:3, replace=TRUE, vcount(g1))
assortativity.nominal(g1, types=V(g1)$foo)
# [1] -0.2270916

类型必须是从 1 开始的整数。请参阅文档中的详细信息。

【讨论】：

如何为有向图的连续变量做同样的事情？我对作为两个向量的入边和出边的相关性（范围从 0 到 1）进行了度量，但我似乎无法将它们添加到 args types1 和 types2。
恐怕你需要离散化它。 AFAIK 分类没有为连续数量定义。虽然我可以想象，概括起来并不难。