R：“连接”图答案

【问题标题】：R: "connecting" graphsR：“连接”图
【发布时间】：2021-03-07 21:19:34
【问题描述】：

使用 R，我创建并绘制了一个图表：

library(igraph)
library(igraphdata)
data(karate)

#cluster
cfg <- cluster_fast_greedy(karate)

#plot entire graph
plot(cfg, karate)

#plot first subgraph

a = induced_subgraph(karate, cfg[[1]])
plot(a)

#plot second subgraph

b = induced_subgraph(karate, cfg[[2]])
plot(b)

#plot third subgraph

c = induced_subgraph(karate, cfg[[3]])
plot(c)

是否可以编写一些代码来显示哪个图连接到哪个图？

示例：绿色图形连接到橙色和紫色。紫色图表仅连接到绿色图表。橙色图连接到绿色图

（“a”为橙色图，“b”为绿色图，“c”为紫色图）

b : c 和 a

c: b

a:b

【问题讨论】：

他的回答很棒。我发布了另一个关于使用社区检测与常规聚类（例如 k 均值）的理想情况的问题。如果你有时间，你能看一下吗？ stackoverflow.com/questions/64849921/…谢谢

标签： r graph data-visualization nodes

【解决方案1】：

对于二元情况，问题是社区之间是否存在联系，您可以执行以下操作。首先，根据社区成员（属于“a”、“b”或“c”）签约社区。p>

V(karate)$mem <- membership(cfg)
g <- contract.vertices(karate, V(karate)$mem, vertex.attr.comb = "ignore")

其次，去除循环和多重边：

g <- simplify(g)

最后，提取相邻节点（在上面收缩之后现在等于社区）：

sapply(1:vcount(g), function(x) adjacent_vertices(g, x))

【讨论】：