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为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。


> nflo=network(flo,directed=FALSE)
> plot(nflo, displaylabels = TRUE,
+ boxed.labels =
+ FALSE)

下一步是igraph。由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它


graph_from_adjacency_matrix(flo,
+ mode = "undirected")

我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。我们给节点赋予适当的颜色

 all_shortest_paths(iflo,)> plot(iflo)

我们还可以可视化边，需要从输出中提取边缘

> lins=c(paste(as.character(L)[1:4],
+ "--"
+ as.character(L)[2:5]  sep="" ,
+ paste(as.character(L) 2:5],
+ "--",> E(ifl )$color=c("grey","black")[1+EU]
> plot(iflo)

也可以使用D3js可视化

> library( networkD3 )
> simpleNetwork (df)

下一个问题是向网络添加一个顶点。最简单的方法是通过邻接矩阵实现概率


> flo2["f","v"]=1
> flo2["v","f"]=1

然后，我们进行集中度测量。

目的是了解它们之间的关系。

 betweenness(ilo)> cor(base)
betw close deg eig
betw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162
close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789
deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647
eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000

可以使用层次聚类图来可视化集中度度量

hclust(dist( ase  ,
+ method="ward")

查看集中度度量的值，查看排名


> for(i in 1:4) rbase[,i]=rank(base[,i])

在此，特征向量测度非常接近顶点的度数。

最后，寻找聚类（以防这些家庭之间爆发战争）

> kc <- fastgreedy.community ( iflo )

在这里，我们有3类

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