r - R中邻接矩阵的传递减少

Question

我有一个成对矩阵，我可以考虑一个图的邻接矩阵。我希望应用传递减少算法来找到具有最少边的图，但保留原始图的连通性 - 见下图。

我的矩阵的头部看起来像这样：

               EN_DavaW      EN_DrumW   CN_ShainW  CN_Glasdrum        19-CCP
EN_DavaW     0.0000000000  2.286985e-03 0.014775598  0.013954988 -0.0149552822
EN_DrumW    -0.0022869851  0.000000e+00 0.013133681  0.011270755 -0.0166146429
CN_ShainW   -0.0147755985 -1.313368e-02 0.000000000 -0.001550990 -0.0244997421
CN_Glasdrum -0.0139549879 -1.127075e-02 0.001550990  0.000000000 -0.0328348644
19-CCP       0.0149552822  1.661464e-02 0.024499742  0.032834864  0.0000000000

在这个矩阵中，一个正整数可以用从 Pop 1 到 Pop 2 的箭头来表示。而负值的箭头是从 Pop 2 到 Pop1。

我正在努力寻找可以R version 4.02在我的矩阵上执行此操作的软件包。我查看了 package nem，更具体地说是nem::transitive.reduction 这里的功能，但它不适用于上述版本。即使通过安装bioconductor

是否有任何其他包或者我可以创建自己的函数来对成对矩阵进行传递减少？

标签： rigraphgraph-theorybioconductortransitive-closure

Answer 1

我认为您可以尝试以下igraph+的组合relations

library(igraph)
library(relations)

g <- graph_from_adjacency_matrix(m, mode = "directed", weighted = TRUE)
df <- get.data.frame(g)
r <- endorelation(
  domain = as.list(unique(unlist(df[c("from", "to")]))),
  graph = df[c("from", "to")]
)
mat <- relation_incidence(transitive_reduction(r))
mattr <- m[row.names(mat), colnames(mat)] * mat
gtr <- graph_from_adjacency_matrix(mattr, mode = "directed", weighted = TRUE)

• 原点图

• 传递约简图

---

数据

> dput(m)
structure(c(0, -0.0022869851, -0.0147755985, -0.0139549879, 0.0149552822, 
0.002286985, 0, -0.01313368, -0.01127075, 0.01661464, 0.014775598,
0.013133681, 0, 0.00155099, 0.024499742, 0.013954988, 0.011270755,
-0.00155099, 0, 0.032834864, -0.0149552822, -0.0166146429, -0.0244997421,
-0.0328348644, 0), .Dim = c(5L, 5L), .Dimnames = list(c("EN_DavaW",
"EN_DrumW", "CN_ShainW", "CN_Glasdrum", "19-CCP"), c("EN_DavaW",
"EN_DrumW", "CN_ShainW", "CN_Glasdrum", "19-CCP")))