Estimado Carlos J. Gil Bellosta
Muchas gracias, hay un progreso pero ?, por pasos.
Los datos no son muchos, los tomé de los casos clínicos de oftalmología
veterinaria en el hospital de la facultad, dos años de escribir a mano, estoy
trabajando para informatizarlo pero aún falta (me interesa que sirva para
almacenar datos para analizar pero también que sea útil para asistir al
veterinario en la clínica, la computadora al servicio y no el veterinario al
servicio de la computadora). Son pocos datos, pero pude acceder a los pacientes
y desde estos construir.
Networrk o igraph, en cuatro oportunidades los utilicé, dos veces cada uno,
igraph me parece más completo, pero network no me parece ?quedado?, el libro
Statical Analysis of Network Data with R (2014), tiene mucho con igraph pero hay
una parte donde convierte de igraph a network, porque la forma de acomodar los
datos es tomada por otros paquetes.
Utilicé su sugerencia, hay un avance, pero me aparece otro problema. Copio y
pego, udatos es undirected datos, datos.network es la fuente para el primero, es
decir udatos <-as.undirected(datos.network).
> fastgreedy.community(udatos)
Error in .Call("R_igraph_community_fastgreedy", graph,
as.logical(merges), :
At fast_community.c:553 : fast-greedy community finding works only on graphs
without multiple edges, Invalid value> fastgreedy.community(datos.network)
Error in .Call("R_igraph_community_fastgreedy", graph,
as.logical(merges), :
At fast_community.c:538 : fast greedy community detection works for undirected
graphs only, Unimplemented function call
Tengo que pensar only on graphs without multiple edges, Invalid value
Javier Rubén Marcuzzi
Técnico en Industrias Lácteas
Veterinario
De: Carlos J. Gil Bellosta
Enviado: miércoles, 2 de diciembre de 2015 20:20
Para: Javier Rubén Marcuzzi
CC: R-help-es en r-project.org
Asunto: Re: [R-es] igraph o network
Hola, ¿qué tal?
Yo siempre he usado igraph. Debería serte suficiente para casi todos
los fines habituales. Tu red es pequeña, además.
El problema que tienes con ese algoritmo está indicado en el mensaje
de error: "detection works for undirected graph only". Tu grafo está
dirigido (¿tiene que estarlo?). Igual quieres que tu grafo no esté
dirigido. Tienes la función as.undirected para transformarlo en uno de
ese tipo.
Salud,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El día 2 de diciembre de 2015, 12:55, Javier Rubén Marcuzzi
<javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:> Estimados, estoy ?jugando? con unos datos clínicos donde realizo un
análisis de redes, utilicé igraph como nerwork, pero finalmente uso igraph (creo
que tiene más opciónes).
>
> Son algo de 200 nodos y algo más de 2000 relaciones. Puedo graficarlos.
>
> Los datos están de la siguiente forma, por ejemplo, individuo, patología,
(las dos primeras columnas son la relación), luego un fármaco, el grupo
farmacológico, el grupo de patología, etc.
>
> Pero hay algo que no comprendo, al realizar clusters(datos), los
$membership son todos 1, is.connected es T, transitivity(datos) es algo de 0.27,
fastgreedy.community(datos) dice algo como
>
> Error in call igraph community fastgreedy, graph as logical merges,
fast_community.c:538: detection works for undirected graph only.
>
> ¿Debo colocar una dirección para como se relacionan los datos?, no
comprendo porque no obtengo clusters, o mejor dicho, con todos 1, lógicamente
hay varias patología como infecciones que pertenecen al grupo infecciones, (en
los nodos y vértices esto aparece ?contado? en forma correcta.
>
> Me da la impresión de un error al preparar los datos, algo que inicialmente
puede procesar pero que al profundizar salta el error. ¿Alguna sugerencia?
>
> Otra pregunta, ¿Qué prefieren, igraph o network? Creo que igraph tiene más
opciones, pero ? con algo de trabajo básicamente se puede realizar lo mismo.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
> Técnico en Industrias Lácteas
> Veterinario
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
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> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[[alternative HTML version deleted]]