Rによるネットワークグラフ（非距離行列の分析） は、「近いほど値が大きい」というデータを扱います。
「近いほど値が小さい」という性質のある距離データについて、ネットワークグラフを使うのが、このページの方法です。 データ変換の部分以外は同じです。
距離行列のネットワーク分析 のRによる実施例です。
この例では、Cドライブの「Rtest」というフォルダに、
「Data1.csv」という名前でデータが入っている事を想定しています。
library(igraph) #ライブラリを読み込み
setwd("C:/Rtest") # 作業用ディレクトリを変更
Data1 <- read.csv("Data1.csv", header=T) # データを読み込み
Data11 <- Data1[,2:5]# 距離データのある列を指定。この例は2から5列目の場合
Data12 <- as.matrix(Data11)# データを行列型に変換
Data12 <- (max(Data12) - Data12) # すべてのデータを符号を逆にする。
diag(Data12) <- 0 # 対角成分は0にする
Data12 <- Data12 / max(Data12) * 10# 0から10の間のデータにする。
GM4 <- graph.adjacency(Data12,weighted=T, mode = "undirected") # グラフ用のデータを作成
plot(GM4, edge.width=E(GM4)$weight) # グラフを作成
A、B、Cのグループと、D単独に分かれるはずで、だいたいそんな感じにはなりました。
Tweet
