相关网络分析R.

Question

我在某些客户端之间有一个关联网络。我使用qgraph绘制它，现在我想通过定义集群，集线器和中心来进行一些图形分析。

我在igraph包edge.betweenness.community中发现了这个R函数，它似乎在igraph中显示了簇，所以我将我的qgraph转换为igraph，但函数不起作用，因为我有负相关值。

还有其他办法吗？

非常感谢！

Answer 1

根据@Karolis的回答，corrr包的开发版使用network_plot()执行此类操作。这是一个例子（包括当前开发版本的安装）：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("drsimonj/corrr")
library(corrr)
airquality %>% correlate() %>% network_plot(min_cor = .2)

该图表示与红线的负相关，但是使用相关的绝对值作为接近度/距离度量，基于相关幅度将变量聚类为。这由基函数abs()处理。如果您认为这可能会有所帮助，您可以找到用于生成network_plot() here的相关代码。

除此之外，我计划尽快发布corrr的更新版本，以便您可以直接从CRAN（network_plot()）安装后访问install.packages("corrr")。

Answer 2

单程

转换你的相关性，使-1变为0，1仍然是1：

cors <- (cors+1)/2

这样，负相关将被解释为＆＃34;最低关联＆＃34;。如果相反-1和1都应被视为＆＃34;关联＆＃34;那么你可以取相关矩阵的绝对值：

cors <- abs(cors)

另一种方式

使用其他群集算法。一个候选 - 层次聚类，因为它在距离矩阵上运行。你有一个相关矩阵。所以要开始你应该获得距离：

dists <- as.dist(1-cors)

然后进行聚类：

htree <- hclust(dists)
plot(htree)                # inspect the result visually.
groups <- cutree(htree, 5) # 5 here is desired number of groups.

同时

查看包裹＆＃34; WGCNA＆＃34;它代表＆＃34;加权基因共表达网络分析＆＃34;。它具有一些有用的功能，可以从网络中获取集群＆＃34;数据