Estoy interesado en ejecutar el algoritmo de agrupación modularity de Newman en un gráfico grande. Si puede indicarme una biblioteca (o un paquete R, etc.) que la implemente, le estaría muy agradecido.Agrupación de modularidad de Newman para gráficos
mejor ~ lara
Hay a method in the excellent networkx package que devuelve un gráfico pequeño mundo Newman-Watts-Strogatz.
la pregunta era agrupar un gráfico, no para generarlo, que es lo que hace esa función – lynxoid
utilizar el paquete igraph para R: http://igraph.sourceforge.net/doc/R/fastgreedy.community.html Esto implementa un algoritmo rápido para el hallazgo de la comunidad utilizando el método de maximización de la modularidad Newman-Girvan.
su código se verá así:
library(igraph)
# read graph from csv file
G<-read.graph("edgelist.txt", format="ncol")
fgreedy<-fastgreedy.community(G,merges=TRUE, modularity=TRUE)
memberships <-community.to.membership(G, fgreedy$merges, steps=which.max(fgreedy$modularity)-1)
print(paste('Number of detected communities=',length(memberships$csize)))
# Community sizes:
print(memberships$csize)
# modularity:
max(fgreedy$modularity)
No estoy muy seguro de si la herramienta de visualización de datos de código abierto, Gephi, se está ejecutando con este algoritmo. Como sé, funciona con el algo en papel: Despliegue rápido de comunidades en redes grandes
También es un método basado en la modularidad.
También puede probar en stats.stackexchange.com. – mbq
@mbq: genial, muchas gracias. probaré eso. :) – laramichaels
Parece que funcionó ;-) – mbq