clusteringCoefAppr(RBGL)
clusteringCoefAppr()所属R语言包:RBGL
Approximate clustering coefficient for an undirected graph
一个无向图的近似聚类系数
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Approximate clustering coefficient for an undirected graph
一个无向图的近似聚类系数
用法----------Usage----------
clusteringCoefAppr(g, k=length(nodes(g)), Weighted=FALSE, vW=degree(g))
参数----------Arguments----------
参数:g
an instance of the graph class
graph类的一个实例
参数:Weighted
calculate weighted clustering coefficient or not
计算加权聚类系数或不
参数:vW
vertex weights to use when calculating weighted clustering coefficient
顶点权重加权聚类系数计算时使用
参数:k
parameter controls total expected runtime
参数控制,预计总运行
Details
详情----------Details----------
It is quite expensive to compute cluster coefficient and transitivity exactly for a large graph by computing the number of triangles in the graph. Instead, clusteringCoefAppr samples triples with appropriate probability, returns the ratio between the number of existing edges and the number of samples.
通过计算图中的三角形数量计算的簇系数和大图准确传递,这是相当昂贵的。相反,clusteringCoefAppr适当的概率样本的三倍,返回现有的边数和样本数之间的比率。
MORE ABOUT CHOICE OF K.
更多关于K的选择
See reference for more details.
详情请参阅参考。
值----------Value----------
Approximated clustering coefficient for graph g.
聚类系数近似为图g。
作者(S)----------Author(s)----------
Li Long <li.long@isb-sib.ch>
参考文献----------References----------
Journal of Graph Algorithms and Applications, Vol. 9, No. 2 (2005).
参见----------See Also----------
clusteringCoef, transitivity, graphGenerator
clusteringCoef,传递,graphGenerator
举例----------Examples----------
con <- file(system.file("XML/conn.gxl",package="RBGL"))
g <- fromGXL(con)
close(con)
k = length(nodes(g))
cc <- clusteringCoefAppr(g, k)
ccw1 <- clusteringCoefAppr(g, k, Weighted=TRUE)
vW <- c(1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1)
ccw2 <- clusteringCoefAppr(g, k, Weighted=TRUE, vW)
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