r - 计算图形中的分类性

我有一个数据集，如下所示：

set.seed(123)
A = data.frame(rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10),rnorm(10))

然后使用igraph程序包通过以下方法建立网络：

inv<-cor(t(A))
inv[inv<0.5] <- 0
inv[inv==1] <- 0
g1 <- graph.adjacency(inv, mode = "undirected", diag=FALSE, weighted=TRUE)

现在要计算g1的分类系数，

assortativity (g1, types1, types2 = NULL, directed = TRUE)

现在我的问题是，我应该如何设置“类型”，在文档中说这是顶点值。这到底是什么意思？我想计算网络中任意5个顶点的分类性。谁能告诉我这是怎么做的？

最佳答案

所以我想您想要分类的名义版本。例如。

V(g1)$foo <- sample(1:3, replace=TRUE, vcount(g1))
assortativity.nominal(g1, types=V(g1)$foo)
# [1] -0.2270916

类型必须是从1开始的整数。请参阅文档中的详细信息。

关于r - 计算图形中的分类性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21727813/