R에서 인접성 행렬을 계산하는 방법

Question

이 데이터가 있습니다. R에서 인접 행렬을 계산하고 싶습니다.

어떻게하면됩니까? V1, V2 및 V3은 열입니다 .V1 및 V2는 NODES이고 W3은 V1에서 V2까지의 가중치입니다. 이 데이터의 방향이 중요합니다. 인접 행렬을 계산 한 후,이 정점들 사이의 최단 경로를 R 언어로 계산하려고합니다.

어떻게하면됩니까?

 V1  V2  V3 
[1] 164885 431072 3 
[2] 164885 164885 24 
[3] 431072 431072 5 

Answer 1

이것은 최소한 시작해야합니다. 나는 adjacency matrix를 얻기 위해 생각할 수있는 가장 간단한 방법은 reshape이하는 것입니다 다음 다음과 같이 igraph를 사용하여 그래프 구축 :

여기

# load data 
df <- read.table(header=T, stringsAsFactors=F, text="  V1  V2  V3 
164885 431072 3 
164885 164885 24 
431072 431072 5") 
> df 
#  V1  V2 V3 
# 1 164885 431072 3 
# 2 164885 164885 24 
# 3 431072 431072 5 

# using reshape2's dcast to reshape the matrix and set row.names accordingly 
require(reshape2) 
m <- as.matrix(dcast(df, V1 ~ V2, value.var = "V3", fill=0))[,2:3] 
row.names(m) <- colnames(m) 

> m 
#  164885 431072 
# 164885  24  3 
# 431072  0  5 

# load igraph and construct graph 
require(igraph) 
g <- graph.adjacency(m, mode="directed", weighted=TRUE, diag=TRUE) 
> E(g)$weight # simple check 
# [1] 24 3 5 

# get adjacency 
get.adjacency(g) 

# 2 x 2 sparse Matrix of class "dgCMatrix" 
#  164885 431072 
# 164885  1  1 
# 431072  .  1 

# get shortest paths from a vertex to all other vertices 
shortest.paths(g, mode="out") # check out mode = "all" and "in" 
#  164885 431072 
# 164885  0  3 
# 431072 Inf  0 

Answer 2

이 reshape()를 필요로하지 않는 간단한 해결책입니다. 가지고있는 데이터 프레임에서 직접 igraph 그래프를 만듭니다. 인접 매트릭스가 실제로 필요하다면, get.adjacency()을 통해 여전히 얻을 수 있습니다 :

library(igraph) 

## load data 
df <- read.table(header=T, stringsAsFactors=F, text= 
       "  V1  V2 V3 
        164885 431072 3 
        164885 164885 24 
        431072 431072 5") 

## create graph 
colnames(df) <- c("from", "to", "weight") 
g <- graph.data.frame(df) 
g 
# IGRAPH DNW- 2 3 -- 
# + attr: name (v/c), weight (e/n) 

## get shortest path lengths 
shortest.paths(g, mode="out") 
#  164885 431072 
# 164885  0  3 
# 431072 Inf  0 

## get the actual shortest path 
get.shortest.paths(g, from="164885", to="431072") 
# [[1]] 
# [1] 1 2