Question

我想使用NMI将我在社区检测中的算法与其他方法进行比较。因此，我使用sample_sbm()制作了一些图，定义了10个节点，并在block.sizes=c(3,3,4)部分中定义了有社区，第一个有3个成员，第二个有3个，第三个有4个成员。现在我想要他们的会员矢量。应该是：1 1 1 2 2 2 3 3 3 3

什么是最好的方法呢？我在想采用3个参数c1，c2，c3，然后在block.sizes（）中使用它们，因此我可以使用for循环来构建成员向量。有点脏。因为社区的数目应该是任意的。如果您建议我做点更好的事情，我将不胜感激

library(igraph)
p<-cbind( c(1, 0,0), c(0, 1,0) ,c(0,0,1))
g <- sample_sbm(10, pref.matrix=p, block.sizes=c(3,3,4) )


#comunity detection algorithm
wc <- cluster_walktrap(g)
modularity(wc)

a=membership(wc)

Answer 1

根据原始提问者的评论进行更新：

我将块的大小存储在my_block_sizes向量中。然后，我使用rep.int函数和seq_along函数根据块的大小创建成员向量。

library(NMI)
library(igraph)

my_block_sizes <- c(3,3,4)

# make a membership vector
membership_vector <- rep.int(seq_along(my_block_sizes), my_block_sizes)
membership_vector
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3

p <- cbind(c(1,0,0), c(0,1,0), c(0,0,1))
g <- igraph::sample_sbm(10, pref.matrix=p, block.sizes=my_block_sizes)

# comunity detection algorithm
wc <- cluster_walktrap(g)
modularity(wc)

a <- membership(wc)

原始答案：

我不是100％确定您要这样做的内容，但是根据您提供的信息，这可能会解决您的问题。

我使用wc对象的长度来确定由社区检测算法检测到的社区数量，并且使用rep.int函数根据块的大小重复每个社区编号，我预先存储在my_block_sizes对象中。

library(NMI)
library(igraph)

my_block_sizes <- c(3,3,4)

p <- cbind(c(1,0,0), c(0,1,0), c(0,0,1))
g <- igraph::sample_sbm(10, pref.matrix=p, block.sizes=my_block_sizes)


#comunity detection algorithm
wc <- cluster_walktrap(g)
modularity(wc)

a <- membership(wc)

# make a membership vector
membership_vector <- rep.int(1:length(wc), my_block_sizes)
membership_vector
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3

如何为r中的GNgraph提取隶属度矢量？

1 个答案: