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igraphに関するalfaladioのブックマーク (11)

  • igraphパッケージの使い方 2.グラフオブジェクトのプロット - もうカツ丼はいいよな

    プロット igraphパッケージにはグラフオブジェクト(igraphクラス)をプロットするためのplot.igraph()関数が用意されている.勿論,使う場合はplot()関数にグラフオブジェクトを渡すだけでいい. > ## plot.igraph()が用意されている > g <- graph.tree(15) > plot.igraph(g) > ## plot()にigraphクラスのオブジェクトを渡せば呼び出される > plot(g) デフォルトではノードの配置は毎回変わる(後述). レイアウト デフォルトではプロットの際にノードはランダムに配置される.ノードの配置はplot()のlayout引数にノードの座標を与えることで操作できるが,この座標をアルゴリズムによって決定し出力する関数がいくつか用意されている.これらの関数はlayout.から始まる名前を持っている. > ## lay

    igraphパッケージの使い方 2.グラフオブジェクトのプロット - もうカツ丼はいいよな
  • やまうちのネットワークのお勉強 - PukiWiki

    ←やまうちのページへもどる やまうちのネットワークのお勉強 † やまうちがネットワークのお勉強をすすめるためのメモやブックマークです。 勉強中なので、まちがったところもあるかもしれません。 R + igraph Cytoscape JSViz Graphviz ↑ Cytoscape + R + igraph † Rは統計計算のための言語・環境です。igraphはネットワークを取り扱うためのライブラリです。 Cytoscapeは、ネットワークを可視化・解析するためのプラットフォームです。 ↑ R + igraph † データの読み込み scan(file="filename"):データを読み込む テーブルの書き出し write.table(L, file="filename"):テーブルデータを書き出す データのあつかい方  データをいじる as.numeric() :数値に変換す

  • iGraphでTwitterのネットワークを表してみる - yasuhisa's blog

    今年の経営工学基礎演習ではRを使ったネットワークの可視化と分析をやっているということを聞きつけました。なんだか面白そうなので、僕もやってみることにしました。ただ、データを集めるのにみんな苦労しているようなので、僕はお手軽にTwitterのfollowersのつながりを見てみることにしました。Twitterのデータ200人分くらいをぶっこぬいてきたのですが、たくさんありすぎてよく分からなかったので50人分くらいにしときましたwww。 見づらかったり間違ってるっぽいところはあるんですが、今日はこんな感じで。plotにTkとかを使うと、見づらいところを動かしたりすることもできます。 コード コードは以下のとおり。01からなる隣接行列を作って、そこからグラフを生成しています。 #最初の行はperlで生成させといた users <- c("nipotan","uta","lurker_","tack

    iGraphでTwitterのネットワークを表してみる - yasuhisa's blog
  • Cytoscape + R + igraph

    2011年11月(1) 2011年01月(1) 2010年06月(1) 2010年04月(1) 2010年03月(3) 2009年12月(2) 2009年10月(1) 2009年08月(3) 2009年04月(3) 2009年03月(5) 2008年10月(2) 2008年09月(2) 2008年08月(1) 2008年07月(8) 2008年05月(1) 2008年04月(12) 2008年03月(5) 2008年02月(5) 2007年11月(5) 2007年10月(4) Rはあらゆる統計や科学の世界で使われている便利な統計パッケージですが、そこにigraphと言うグラフ関連のライブラリがあります。この中には、複雑ネットワークなどの研究に便利な様々なデータモデルとオペレーションが用意されています。しかしながら、これらはあくまでコマンドラインとバッチ処理を念頭に作られたものなので、インタ

    Cytoscape + R + igraph
  • igraphでTwitterのネットワークを描いてみる3 - bob3’s blog

    こんどは違うコミュニティに属する(と思われる)人々を種にして、うまくクラスタを分割できるか試してみる。 account <- c("kazuyo_k", #勝間和代 "kohmi", #広瀬香美 "takapon_jp", #堀江貴文 "hmikitani", #三木谷浩史 "kirakira954", #TBSキラキラ "shakase", #水道橋博士(TBSキラキラ) "senochin", #妹尾匡夫(TBSウィークエンドシャッフル) "2dawn", #古川耕(TBSウィークエンドシャッフル) "room66plus", #高橋幸宏 "skmt09", #坂龍一 "HikaruIjuin", #伊集院光 "Kitsch_Matsuo") #松尾貴史 想定したのは、カツマー、IT長者、TBSラジオ「キラキラ」、TBSラジオ「ウィークエンドシャッフル」、YMO周辺、お笑い、の6クラ

    igraphでTwitterのネットワークを描いてみる3 - bob3’s blog
  • Welcome to igraph's new home

    igraph – The network analysis package igraph is a collection of network analysis tools with the emphasis on efficiency, portability and ease of use. igraph is open source and free. igraph can be programmed in R, Python, Mathematica and C/C++. igraph R package python-igraph IGraph/M igraph C library python-igraph 0.9.6, the fourth bugfix release of the 0.9 series, has arrived. The preferred way of

  • igraphパッケージの使い方 1. グラフオブジェクトの作成と取り扱い - もうカツ丼はいいよな

    近頃Rのigraphパッケージで遊んでるんだけど割と面白いので使い方を忘れないうちにメモっておく. グラフはプロットした方が理解しやすいんだけどとりあえず今回はグラフオブジェクトの作成と要素へのアクセスとかその辺.プロットは次回. グラフって何ぞとか用語の意味とかはグラフ理論 - Wikipedia. グラフオブジェクトの作成 基 エッジをベクトルにまとめてgraph()関数に与えることでグラフオブジェクトが作成される.デフォルトで有向グラフ.有向,無向の制御は引数directedにTRUEかFALSEを与えることで可能.ループや多重エッジも含める事ができる. > ## エッジの一覧をgraph()関数に与える > edge <- c(0,1, 0,2, 0,3, 1,2, 2,2, 1,3, 1,3) > g <- graph(edge, directed=FALSE) > g Ver

    igraphパッケージの使い方 1. グラフオブジェクトの作成と取り扱い - もうカツ丼はいいよな
  • サービス終了のお知らせ

    サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。

  • ああああ igraph

    前回のネタ、 エロゲー類似性ネットワークを複雑ネットワークで解析してみた のデータ解析方法についてのメモです。 ネットワーク解析をUbuntu Linux上のRとigraphを使って行いました。そのときのメモです。 RはSynapticからインストールします。 $ R と入力するとRが立ち上がります。 R上で、 > install.packages("igraph") と入力すると、igraphがインストールされます。 続いて、igraphのパッケージを使用します。 > library("igraph") データファイル(gml形式)の読み込みは、 > g <- read.graph("mygml.gml","gml") ここで、gmlファイルに directed 1 を記入しておかないと、有向グラフとみなしてくれないようです。 グラフの可視化は、 > plot(g) と入力。ただし、ノー

  • SANJO Wikky - igraph

  • twitter's social network analysis

    The document discusses analyzing the community structure of a Twitter social network with 329 users and 75 topics. It proposes using the favorite function and weighted reciprocal of favorites between users to cluster the network into communities. It describes implementing the analysis in R using the igraph package and discusses that calculating communities for the whole network of 5000 users would

    twitter's social network analysis
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