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KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例
【拓端tecdat|拓端tecdat|R语言复杂网络分析（聚类（社区检测）和可视化）】，时长06:05
为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。

> nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE)

拓端tecdat|拓端tecdat|R语言复杂网络分析（聚类（社区检测）和可视化）

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下一步是igraph。由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它

graph\_from\_adjacency_matrix(flo,+ mode = "undirected")

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我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。我们给节点赋予适当的颜色

all\_shortest\_paths(iflo, ) > plot(iflo)

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我们还可以可视化边，需要从输出中提取边缘

> lins=c(paste(as.character(L)\[1:4\],+ "--" + as.character(L)\[2:5\]sep="" ,+ paste(as.character(L) 2:5\],+ "--", > E(ifl )$color=c("grey","black")\[1+EU\]> plot(iflo)

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也可以使用D3js可视化

> library( networkD3 )> simpleNetwork (df)

下一个问题是向网络添加一个顶点。最简单的方法是通过邻接矩阵实现概率

> flo2\["f","v"\]=1> flo2\["v","f"\]=1

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然后，我们进行集中度测量。

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目的是了解它们之间的关系。

betweenness(ilo) > cor(base)betw close deg eigbetw 1.0000000 0.5763487 0.8333763 0.6737162close 0.5763487 1.0000000 0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000

可以使用层次聚类图来可视化集中度度量

hclust(dist( ase,+ method="ward")

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查看集中度度量的值，查看排名

> for(i in 1:4) rbase\[,i\]=rank(base\[,i\])

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在此，特征向量测度非常接近顶点的度数。
最后，寻找聚类（以防这些家庭之间爆发战争）

> kc <- fastgreedy.community ( iflo )

在这里，我们有3类

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