Question

我想将多个关系圆（由id组成）映射到一个大的邻接矩阵中。我的数据看起来像这样

circle_1 = c(1, 3, 5)
circle_2 = c(17, 22, 35, 49)
circle_3 = c(2, 9)
circle_4 = c(12, 28, 33)
circle_5 = c(1, 3, 8, 16, 40)

d_mat = matrix(ncol = 2)

for (i in 1:5) {
#extract id from list
dat = get(paste("circle", i, sep="_"))
#convert to edgelist, each pair is unique
dat_t = t(combn(dat, 2))
#rbind edge list together
edge_list <- rbind(d_mat, dat_t)
}

但是，输出edge_list仅返回最后一次迭代（circle_5）的边列表，而前三个被覆盖。

此外，假设这五个圆是从一组50个人中绘制的，那么如何将这种边缘列表的值映射到50 x 50邻接矩阵的相应单元格中？（我想make_graph中的as_adjacency_matrix和igraph函数应该可以解决问题，但目前我还不知道该怎么做）

另外，对于重叠的成员资格，例如circle_1和circle_5中的（1，3），意味着1和3在此50人的网络中链接两次。如何汇总此计数频率并将邻接矩阵转换为加权矩阵？

Answer 1

您可以通过合并边缘列表来完成此操作，然后直接创建矩阵。

circle_1 = c(1, 3, 5)
circle_2 = c(17, 22, 35, 49)
circle_3 = c(2, 9)
circle_4 = c(12, 28, 33)
circle_5 = c(1, 3, 8, 16, 40)

# lets put all the circles in a list for convenience
circles <- list(circle_1, circle_2, circle_3,
                circle_4, circle_5)

# we will lapply along the list, get the complete set of 
# edges with combn, and then rbind all the resulting
# structures together
edge_list <- do.call(rbind, lapply(circles, function(circ){t(combn(circ, 2))}))

# we convert to a data.frame and set the factor levels
# such that R knows these are nodes from a set of 50 nodes
edge_list <- data.frame(from = factor(edge_list[,1], levels=1:50),
                        to = factor(edge_list[,2], levels=1:50))
# take a look
head(edge_list)
#>   from to
#> 1    1  3
#> 2    1  5
#> 3    3  5
#> 4   17 22
#> 5   17 35
#> 6   17 49
# we can just use table to make the adjacency matrix. R will create
# a row/column for each level of the factor. We look at the first
# 6x6 entries
table(edge_list)[1:6,1:6] # luckily entry (1,3) = 2 as we hoped
#>     to
#> from 1 2 3 4 5 6
#>    1 0 0 2 0 1 0
#>    2 0 0 0 0 0 0
#>    3 0 0 0 0 1 0
#>    4 0 0 0 0 0 0
#>    5 0 0 0 0 0 0
#>    6 0 0 0 0 0 0

此邻接矩阵是上三角。如果希望邻接矩阵对称地反映出无向图，则可以使用adj.mat[lower.tri(adj.mat)] <- adj.mat[upper.tri(adj.mat)]将矩阵的上下三角形设置为相等。

如果您希望矩阵只是二进制的（而不是在不同的圈子中记录多个链接），只需通过ifelse语句运行它即可：

# to convert to purely binary
adj.mat <- table(edge_list)
adj.mat.bin <- ifelse(adj.mat>1, 1, adj.mat)
adj.mat.bin[1:6,1:6]
#>     to
#> from 1 2 3 4 5 6
#>    1 0 0 1 0 1 0
#>    2 0 0 0 0 0 0
#>    3 0 0 0 0 1 0
#>    4 0 0 0 0 0 0
#>    5 0 0 0 0 0 0
#>    6 0 0 0 0 0 0

^{由reprex package（v0.2.1）于2018-11-16创建}

Answer 2

我从@gfgm借用了顶点列表（“圆”），并使用了igraph函数。

使用lapply遍历顶点列表。对于每组顶点，创建一个完整图形（make_full_graph），其顶点数n等于向量的长度。设置顶点的名称（V(g)$name）。转换为“边缘列表”（as_edgelist）。 rbind得到的矩阵。

library(igraph)
m <- do.call(rbind, lapply(circles, function(vert){
  g <- make_full_graph(n = length(vert))
  V(g)$name <- vert
  as_edgelist(g)
}))

设置factor的'from'和'to'顶点级别，并使用table（类似于@gfgm）

tt <- table(factor(m[ , 1], levels = 1:50),
            factor(m[ , 2], levels = 1:50)) 

t[1:8, 1:16]
#   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
# 1 0 0 2 0 1 0 0 1 0  0  0  0  0  0  0  1
# 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1  0  0  0  0  0  0  0
# 3 0 0 0 0 1 0 0 1 0  0  0  0  0  0  0  1
# 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0
# 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0
# 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0
# 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  0
# 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0  0  0  0  0  0  0  1

将几个节点向量合并到边缘列表中，并将它们转换为邻接矩阵

2 个答案: