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      • (未测试)用R语言进行复杂网络可视化

      (未测试)用R语言进行复杂网络可视化

      • 发布者 weinfoauthor
      • 分类 未分类
      • 日期 2020年2月18日
      • 评论 0评论

      参考网址:https://blog.csdn.net/u010560831/article/details/53069345

      复杂网络简介
      现实世界中,网络世界大量存在,铁路线路网络,航空网络,人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系。借助复杂网络分析,我们期望可以化繁为简,找到隐藏的拓扑关系新结构,找到节点与节点之间的模式,同时实现数据可视化展示。 

      杂网络系列
      我们的复杂网络个人笔记将包含以下几个部分:
      • 复杂网络基础知识及网络可视化
      • 复杂网络主要几种拓扑关系及应用
      • 复杂网络社团挖掘
      复杂网络中的基本知识点
      • 节点(vertex) : 一个一个散落的点,如每个人可以是一个点,每个url是一个点。
      • 边 (edge): 连接点与点直接的线;边是节点与节点之间的关系表示。
      • 度(degree):某个节点的度是指与该连接相连接的其他节点的个数;
      • 平均度:所有节点的度之和除以节点个数
      • 节点的聚类系数:某个节点的邻集节点个数,这些节点之间的边数与这些节点之间可能存在的最大边上之比。
      • 最短路径:节点之间边数最少的路径
      • 平均路径:所有节点对之间的距离的平均值
      • 点介数:通过该节点的最短路径的条数
      • 边介数:通过该边的最短路径的条数
      • 核数:反复去掉一个网络图中度数小于等于K的节点后,剩下的子图。如果一个节点存在K-核,而在K+1 -核中被去掉,则该节点的核数为K
      基本的复杂网络结构
      • 规则网络
      • ER随机图
      • 小世界网络
      • BA无标度网络

      复杂网络可视化

      data=read.csv("test.csv",header =TRUE)
      head(data)

      • 基础图

      library(igraph)
      data_stru<-graph.data.frame(data)
      plot(data_stru)

      • 数据为随机生成的。

      复杂网络可视化 
      • 根据数值改变边的大小,改变颜色,添加值

      library(igraph)
      data_stru<-graph.data.frame(data)
      
      plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq)

      复杂网络可视化
      • 根据节点度的不同,画出不同节点的大小

      library(igraph)
      data_stru<-graph.data.frame(data)

      plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru))

      复杂网络可视化
      • 根据节点度的不同,画出不同节点的颜色

      library(igraph)
      data_stru<-graph.data.frame(data)
      plot(data_stru,edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru),vertex.color=degree(data_stru))

      复杂网络可视化
      • 画出某个节点的N层关系

      library(igraph)
      data_stru<-graph.data.frame(data)
      data_degree<-graph.neighborhood(data_stru,1)
      plot(data_degree[[6]],edge.width=data$freq/100,edge.color=rainbow(40),edge.arrow.size=2,edge.label=data$freq,vertex.size=degree(data_stru),vertex.color=degree(data_stru))

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

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      weinfoauthor
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