R语言 相关系分析 r语言相关关系图

R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。

1.最简单的社交关系图

library(igraph)
 dolphin <- read.csv('dolphins.csv',head=T,fileEncoding='UTF-8',stringsAsFactors=F)
 g <- graph.data.frame(dolphin)
 jpeg(filename='dolphins.jpg',width=800,height=800,units='px')
 plot(g,
 vertex.size=5, 
 layout=layout.fruchterman.reingold, 
 vertex.shape='circle', 
 vertex.label.cex=1.0, 
 vertex.label.color='black', 
 edge.arrow.size=0) #连线的箭头的大小为0，即无箭头
 dev.off()

画出的图，如下：

2.关系图中某人或某几个人的关系图

某个人（这里是海豚）的关系图(节点4)：

jpeg(filename='dolphins_sub.jpg',width=800,height=800,units='px')
 gn<-graph.neighborhood(g, order=1)
 plot(gn[[1]],
 layout=layout.fruchterman.reingold) 
 dev.off()

某个人的两层关系图(节点6)：

gn<-graph.neighborhood(g, order=2)
 plot(gn[[2]], layout=layout.fruchterman.reingold) 
 dev.off()

某两个人的关系图：

jpeg(filename='dolphins_sub3.jpg',width=800,height=800,units='px')
 gn<-graph.neighborhood(g, order=1)
 plot(gn[[1]]+gn[[2]], layout=layout.fruchterman.reingold)
 dev.off()

3.根据联系人的多少决定节点的大小和色彩，连线设成弧线

source("http://michael.hahsler.net/SMU/ScientificCompR/code/map.R")
 E(g)$curved <- 0.2 #将连线设成弧线，数值越大弧线越弯
 jpeg(filename='dolphins_curve1.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.fruchterman.reingold
 plot(g, layout=layout, vertex.size=map(degree(g),c(1,20)), vertex.color=map(degree(g),c(1,20)))
 dev.off()

4.给社交关系图划分社区，不同的社区用不同的颜色表示

cl <- optimal.community(g)
 E(g)$curved <- 0
 jpeg(filename='dolphins_commu2.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.fruchterman.reingold
 plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[cl$membership+1L],)
 dev.off()

5.设定社区的数目

sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0) #spins是社区的数目
 jpeg(filename='dolphins_commu9.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.fruchterman.reingold
 plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
 dev.off()

6.画出某一社区

画出示例5的社区中，membership为1的社区。

sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
 jpeg(filename='dolphins_subcommu.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.fruchterman.reingold
 subg <- induced.subgraph(g, which(membership(sg1)==1))
 plot(subg, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= 1,)
 dev.off()

7.不同布局方式下社区的显示

以上的布局为layout=layout.fruchterman.reingold

如果是其他布局，社区的显示会有变化。

sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
 jpeg(filename='dolphins_commu10.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.circle
 plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
 dev.off()

sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
 jpeg(filename='dolphins_commu11.jpg',width=800,height=800,units='px')
 layout=layout.sphere
 plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
 dev.off()

以上的示例仅为抛砖引玉。

有关igraph的demo可以看demo(package="igraph")。

在R中键入demo(package="igraph")，它会给出子项目：

centrality Classic and other vertex centrality indices
cohesive Cohesive blocking, the Moody & White method
community Community structure detection
crashR A crash-course into R
hrg Hierarchical random graphs
smallworld Small-world networks

然后键入子项目看demo。如demo(package="igraph", community)，它会给出community的示例。