Question

我试图在R中使用马尔可夫聚类算法聚类图数据集。我已经关注了很多教程，包括

this，this以及其他许多人。

我的数据集如下所示：

   V1 V2 V3
1   0  1  1
2   0  2  1
3   1  2  1
4   2  3  2
5   2  4  2
6   2  5  3
7   3  6  4
8   3  7  5
9   3  8  5
10  4  9  6
11  4 10  4
12  4 11  5
13  4 12  7
14  4 13  4

V1和V2是节点，V3是连接的权重。

每个教程都提到创建一个相邻的矩阵。当我尝试他们的代码时，它总是抛出错误。我假设这是由于列和行的不同参数造成的。但没有什么是真的有道理。

即使创建相邻矩阵也具有挑战性，更不用说实施MCL了。

有什么想法吗？我在这里缺少什么？

更新：

这是我尝试的代码：

 df <- read.table(header=T, stringsAsFactors=F, text="     V1      V2     V3
 1   0  1  1
    2   0  2  1
    3   1  2  1
    4   2  3  2
    5   2  4  2
    6   2  5  3
    7   3  6  4
    8   3  7  5
    9   3  8  5
    10  4  9  6
    11  4 10  4
    12  4 11  5
    13  4 12  7
    14  4 13  4")

包括library reshape2：

require(reshape2)

现在使用reshape将其转换为相邻的表：

m <- as.matrix(dcast(df, V1 ~ V2, value.var = "V3", fill=0))

我正在关注this教程。但是在

结束时

m <- as.matrix(dcast(df, V1 ~ V2, value.var = "V3", fill=0)),

教程中还有另一个参数[,2:3]。本教程使用方形矩阵开始。当我尝试运行下一个命令时：

row.names(m) <- colnames(m)

它会抛出错误显示：

Error in dimnames(x) <- dn :

length of 'dimnames' [1] not equal to array extent

在R中实现MCL（马尔可夫聚类算法）用于图形数据

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