假设我正在使用this affiliation matrix:
library(igraph)
A=c(1,1,0,0)
B=c(1,0,1,0)
C=c(1,0,1,0)
D=c(0,1,0,1)
E=c(0,0,1,1)
aff=matrix(c(A,B,C,D,E),nrow=5,byrow=TRUE)
dimnames(aff)=list(c("A","B","C","D","E"),c("Group1","Group2","Group3","Group4"))
看起来像这样:
## Group1 Group2 Group3 Group4
## A 1 1 0 0
## B 1 0 1 0
## C 1 0 1 0
## D 0 1 0 1
## E 0 0 1 1
您可以从中产生(使用aff %*% t(aff)
)以下邻接矩阵:
## A B C D E
## A 2 1 1 1 0
## B 1 2 2 0 1
## C 1 2 2 0 1
## D 1 0 0 2 1
## E 0 1 1 1 2
这些组(例如Group1
,Group2
等)在转换为邻接矩阵时未保留,因此在绘制时:
m2=aff %*% t(aff)
g2=graph_from_adjacency_matrix(m2, "undirected", weighted=T, diag=F)
plot(g2, edge.width=E(g2)$weight)
无法知道A
和B
,A
和C
等之间存在什么共享组连接
我的问题:有什么方法可以保留此分组变量,以便可以从邻接矩阵制作图,同时允许将边像这样标记为Group3
或Group1
?:
注意:我打算使用visNetwork
,而不是igraph
,但是这个问题似乎源于数据结构本身,而不是所使用的包,因此,为简单起见,我选择了此问题。
m3 = get.edgelist(g2)
lbls = sapply(1:NROW(m3), function(i){
toString(names(which(aff[m3[i, 1],] == 1 & aff[m3[i, 2],] == 1)))
})
plot(g2, edge.label = lbls)