如何重新调整绘图以将集群（节点）推得更远，并在 igraph 中命名集群？

Question

我有节点和边信息，并试图用它制作网络图。节点信息有1552行信息：

边缘信息有四列，共有 1203576 个条目。

使用我在下面的代码中使用的节点和边数据来制作网络图。

library(igraph)
net <- graph_from_data_frame(d=edges, vertices=nodes, directed=F)

plot(net, edge.arrow.size=.4,vertex.label=NA, 
     vertex.color=as.numeric(factor(nodes$type)))

Grouped.net = net
E(Grouped.net)$weight = 1

colnames(nodes)[4] <- "Clusters"

## Add edges with high weight between all nodes in the same group
for(Clus in unique(nodes$Clusters)) {
  GroupV = which(nodes$Clusters == Clus)
  Grouped.net = add_edges(Grouped.net, combn(GroupV, 2), attr=list(weight=500))
} 


## Now create a layout based on G_Grouped
set.seed(567)
LO = layout_with_fr(Grouped.net)

# Generate colors based on media type:
colrs <- c("gray50", "yellow", "tomato")
V(net)$color <- colrs[V(net)$type_num]


plot(net, layout=LO, edge.arrow.size=0,vertex.label=NA, asp=0, vertex.size=4)
legend(x=-1.5, y=-1.1, c("typeA","typeB", "typeC"), pch=21,
       col="#777777", pt.bg=colrs, pt.cex=2, cex=.8, bty="n", ncol=1)

我得到的情节如下所示：

上图中有5个簇。

1. 如何增加集群之间的空间？如何将它们移远？以及如何调整边缘？它们看起来很奇怪。

2. 图中的簇如何命名？

3. 如何将节点 typeC 带到顶部？他们的数量很少。由于 typeA 的数量很大，typeC 在下面。

Answer 1

您有几个问题。我会尽量回答所有问题，但顺序不同。

设置

library(igraph)
edges = read.csv("temp/edges_info_5Clusters.csv", stringsAsFactors=T)
nodes = read.csv("temp/nodes_info_5Clusters.csv", stringsAsFactors=T)

问题 3. 如何将节点 typeC 置顶？
节点按节点编号的顺序绘制。为了得到 要显示不常见的类型，我们需要这些节点来获得最高的 节点编号。所以只需对类型进行排序以强制节点进入 TypeA、TypeB、TypeC的顺序。

nodes = nodes[order(nodes$type),]
net <- graph_from_data_frame(d=edges, vertices=nodes, directed=F)

我将直接转到您在其中的分组绘图 你的代码来显示结果。

Grouped.net = net
E(Grouped.net)$weight = 1
colnames(nodes)[4] <- "Clusters"

## Add edges with high weight between all nodes in the same group
for(Clus in unique(nodes$Clusters)) {
  GroupV = which(nodes$Clusters == Clus)
  Grouped.net = add_edges(Grouped.net, combn(GroupV, 2), attr=list(weight=500))
} 

## Now create a layout based on G_Grouped
set.seed(567)
LO = layout_with_fr(Grouped.net)

colrs <- c("gray50", "yellow", "tomato")
V(net)$color <- colrs[V(net)$type_num]

plot(net, layout=LO, edge.arrow.size=0,vertex.label=NA, vertex.size=4,
    edge.color="lightgray")
legend(x=-1.5, y=-1.1, c("typeA","typeB", "typeC"), pch=21,
       col="#777777", pt.bg=colrs, pt.cex=2, cex=.8, bty="n", ncol=1)

好的，现在 TypeC 和 TypeB 更明显了，但是五个集群的布局很差。为了得到更像你的第二个（示例）图的东西，我们需要分层构建布局：首先布局集群，然后分别布局集群内的点。五个集群的布局很简单。

F5 = make_full_graph(5)
Stretch = 6
LO_F5 = Stretch*layout.circle(F5)
plot(F5, layout=LO_F5)
 

现在我们需要对每个簇中的点进行布局，并将它们分开 使用刚刚创建的集群布局。但这里有一个权衡。 如果使集群相距很远，所有节点都会很小 并且很难看到。如果你想让节点更大，你需要使 群集更紧密（以便它们都适合情节）。你有 如此多的链接，无论你做什么，链接都会模糊在一起 作为一个灰色的背景。我选择了一个吸引我的中间立场， 但我邀请您探索因子Stretch 的不同值。 Stretch 的值越大，集群之间的距离就越远 较小的节点。较小的值将使集群更靠近 具有较大的节点。选择适合你的东西。

set.seed(1234)
HierLO = matrix(0, ncol=2, nrow=vcount(net))
for(i in 1:length(levels(nodes$Clusters))) {
    CLUST = which(nodes$Clusters == levels(nodes$Clusters)[i])
    SubNet = induced_subgraph(net, V(net)[CLUST])
    LO_SN = scale(layout_nicely(SubNet))
    HierLO[CLUST, ] = LO_SN + 
        matrix(LO_F5[i,], nrow=vcount(SubNet), ncol=2,byrow=TRUE)
}

plot(net, layout=HierLO, edge.arrow.size=0,vertex.label=NA, vertex.size=4,
    edge.color="lightgray")

您现在可以看到所有 TypeC 节点和大部分 TypeB（集群 1 中的 TypeB 很多）。

最后，让我们添加集群标签。这些只需要相对于集群中心放置。这些中心是由布局 LO_F5 给出的某种，但 igraph 绘图会重新调整布局，以便绘图实际上具有范围 (-1,1)。 我们可以自己重新调整 LO_F5 的大小，然后稍微拉伸位置，使标签刚好位于圆外。

LO_Text = LO_F5
LO_Text[,1] = 2*(LO_F5[,1] - min(LO_F5[,1]))/(max(LO_F5[,1]) - min(LO_F5[,1])) -1
LO_Text[,2] = 2*(LO_F5[,2] - min(LO_F5[,2]))/(max(LO_F5[,2]) - min(LO_F5[,2])) -1
text(1.2*LO_Text, labels=levels(nodes$Clusters))
legend(x=-1.5, y=-1.1, c("typeA","typeB", "typeC"), pch=21,
       col="#777777", pt.bg=colrs, pt.cex=2, cex=.8, bty="n", ncol=1)

链接仍然是个问题，但我认为这解决了您的其他问题。