R+igraph問題「友好関係ネットワークから派閥を検出」 @kztakemoto さんによる解説記事 #R #igraph #sna - CodeIQ Blog
CodeIQ中の人、millionsmileです。 大学でバイオインフォマティクスやネットワーク理論の研究をしている竹本さんから、Rを使ったソーシャルネットワーク分析問題の解説記事です！ ============================== はじめに 近年、ネットワーク分析はデータ分析の一種であり、さまざまな分野で注目されています。マーケティング施策やコンテンツ・商品推薦などの文脈で、ネットワーク分析を要求される機会はますます増えていくことだと思います。 一方で、「ネットワーク分析は取っ付きにくい」と感じる方も多いのではないでしょうか。そんなことはありません。最近では、ネットワーク分析を支援するソフトウェアやツールが充実してきています。特に、データ分析でよく用いられる"R"では、ネットワーク分析を支援するパッケージ"igraph"が利用可能です。 この問題では、R+igraphを利
グラフ(ネットワーク)を奇麗に描画するアルゴリズム - mfumiの日記
グラフはノードと辺の集合から構成されているだけなので，その描画方法は任意です．例として，以下の3つのグラフはどれも同じです． グラフをどうやって奇麗に描画するかという研究は昔からおこなわれていて，そのうちの一つに力学モデルがあります(Wikipedia)．このモデルではノード間にある力が作用すると考えてそれが安定するような場所を探します．簡単な例ではノードを電荷だと仮定してそれぞれに働くクーロン力を計算し，それをもとにノード位置の修正をおこないます． 力学モデルのアルゴリズムで代表的なものにFruchterman-Reingold アルゴリズムがあります．このアルゴリズムは多くのグラフを扱うライブラリでサポートされているようです． このアルゴリズムの考え方はシンプルで，ノードに影響する力が2つあります．一つは自分以外の全てのノードからの斥力，もう一つが隣接ノードからの引力です．斥力f_rと
グラフの自動レイアウトに挑戦 | matarillo.com
2022-08-12 13:37:22 追記 (2022/8) もともとは、Windowsアプリケーション（.NET Windows Formsアプリケーション) として実装していましたが、再公開を機にJavaScriptに移行しました。 きっかけ Nintendo DSのパズルゲーム「レイトン教授と最後の時間旅行」で出題された問題に、複雑に絡まったトンネルが出てくる。 これを解くときに、道が絡まったままだと頭がこんがらがるので、交点に番号を振り、 位置を入れ替えて見やすくした。 これをコンピュータにやらせたら面白いのでは？というのがこの連載記事のきっかけだ。 目次 #1 グラフ構造をSVGで表示 ノード（節点）とエッジ（線）のデータをSVGで表示する。 #2 ばねモデル Eadesのばねモデルをオイラー法を使って実装し、アニメーションさせる。 #3 ノードをドラッグできるようにする ばね
MNIST with MDS in Python
前回の続きで、MNIST データを MDS で分析してみました。下記のブログの PCA の次のセクション "Optimization-Based Dimensionality Reduction" の最初のグラフ "Visualizing MNIST with MDS" の部分だけです。 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction – colah’s blog http://colah.github.io/posts/2014-10-Visualizing-MNIST/ 発想は PCA よりも単純で、今度は個々の MNIST データの 784 次元空間上の位置は考慮せず、2 つのデータのユークリッド距離をなるべく維持できるように全ての点を 2 次元平面上にプロットし直す、というものです。ただし、元の距離をなるべ
Python/NetworkXで簡単ネットワーク分析 - あんちべ！
slaさん主催のNumpy/Scipy勉強会でLTをします。 内容はNetworkXというPythonのネットワーク分析パッケージの紹介です。 Pythonで簡単ネットワーク分析 View more presentations from AntiBayesian ネットワーク分析と言えば、PajekやRのigraphが定評有りますが、 これらはどうしてもサブグラフの扱いに不満がありました。 ネットワークからサブグラフを抽出するところまでは出来ますが、 各サブグラフがどのような性質を持つか分析したい場合、 指定したサブグラフを形成しているノード、エッジ、重みの情報を簡単に取り出す方法がありません。 NetworkXであれば、指定したノードやエッジだけ隣接行列や辺行列の形で入出力することが可能です。 また、ネットワーク分析は非常に計算量が大きく、高速な演算が求められるため、データをNumpyへ
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SIMD命令によるモジュラリティに基づくグラフクラスタリングの並列化 | CiNii Research