Rによるネットワーク分析をまとめました<ネットワークの指標編> - Qiita
はじめに ネットワーク分析に興味を持ち、共立出版のRで学ぶデータサイエンスシリーズの「ネットワーク分析」を読みました。 適用範囲は未知数ですが、なかなか面白いと思いました。 ２,3回に分けて内容を簡単にまとめたいと思います。 初めはネットワークの構造やノードの特徴を表す指標についてです。 igraphとggraph、tidygraphパッケージを中心に使用していきます。 こちらで掲載しているコードの詳細はgithubにあげています。 ネットワーク分析について ネットワークとは ネットワークとは頂点とそれらをつなぐ辺で構成された頂点との関係を表現するものです。 例えば、頂点は人、辺を人々の繋がりであるとするとネットワークは組織内のコミュニケーション関係を表現するものになります。 インターネットも、頂点はWebページ、辺はリンクであり、一種のネットワークであると言えます。 また、グラフ理論にお
stepwiseとlasso回帰における変数選択を比較 - Qiita
> model.rg <- glm(Y.train~., data = X.train) > step.result<-step(model.rg) "略" > step.result Call: glm(formula = Y.train ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X13 + X18 + X20, data = X.train) Coefficients: (Intercept) X1 X2 X3 X4 X5 X6 2.87439 0.67332 -0.42552 0.29593 -0.90412 0.50839 0.64421 X7 X13 X18 X20 -0.03680 0.05682 0.02724 0.02971 Degrees of Freedom: 799 Total (i.e. Null); 789 Residual Nul
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潜在クラス分析についてまとめて、Rでお試し - Qiita
