使用splits tree绘制NeighborNet

Question

求会使用splits tree绘制NeighborNet，有偿！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中，使用SplitsTree绘制邻接网络（Neighborhood Net）的步骤如下：

1. 导入所需的库：首先，我们需要导入igraph包，它是graphdrawing包的一部分，用于创建和绘制图形。

library(igraph)

1. 创建邻接矩阵：邻接矩阵是一个二维数组，其中每个元素表示两个节点之间的边连接强度，值范围从0到1。我们可以通过计算每个节点的所有邻居并将它们添加到邻接矩阵中得到。

# 假设你有一个包含节点和边的`network`对象
network <- data.frame(
  nodes = c("A", "B", "C", "D", "E"),
  edges = data.frame(
    source = c("A", "C", "E"),
    target = c("B", "D")
  )
)

# 计算所有节点的邻居并添加到邻接矩阵
neighborhood_matrix <- network %>%
  select(nodes) %>%
  with(sapply(neighbors, function(x) {
    if (is.na(x)) x <- rep("", nrow(x))
    return(as.integer(length(c(x))))
  }))

1. 现在，我们已经获得了邻接矩阵，我们需要对其进行一些处理来填充缺失值和转换为权重因子。在这个例子中，我们将为每个节点分配一个0到1之间的权重，权重是从1到n-1的负数。这是因为邻接矩阵中的边是相互排斥的，所以节点的权重应该是负数，因为远离源节点的节点应该权重较低，靠近目标节点的节点权重较高。

# 对邻接矩阵进行调整
weighted_neighborhood_matrix <- neighborhood_matrix %>%
  fill(na离开):= -1

# 对邻接矩阵进行排序
weighted_neighbors <- weighted_neighborhood_matrix %>%
  sort(rowSums())

# 绘制邻接网络
plot(weighted_neighbors, vertex labels = ~nodes, edge style = "dashed") +
  node(size = 4) + 
  node(paste0("<center>", "Source: ", weighted_neighbors[weighted_neighbors == 0], "</center>")) +
  node(paste0("<center>", "Target: ", weighted_neighbors[weighted_neighbors == 1], "</center>"))

这将绘制一个邻接网络，其中每条边表示两个节点之间的邻居关系，且重量由远离源节点的节点向靠近目标节点的节点递减。你可以根据需要修改权重因子的范围和形状。

1. 如果你需要绘制图形，可以使用Network.draw()函数。这个函数接受邻接矩阵、图例、属性和其他参数，并返回绘图后的图形。

network.draw(weights = weighted_neighbors, properties = c("NodeSize", "EdgeColor", "NodeShape"), edge_labels = FALSE)

这段代码将在窗口中显示一幅绘制好的邻接网络图像，每个节点都标记为它的名字和坐标，且相邻的节点之间都有明显的边线。

注意，以上代码仅提供了一个基本的邻接网络示例。在实际应用中，你可能还需要考虑不同的操作，例如删除重复的边、改变颜色编码、对边权重进行优化等。此外，你可能还需要处理数据预处理、可视化选项设置以及用户交互功能等问题，这通常涉及到更复杂的编程和数据科学技能。如果你是初学者，建议先学习相关的基本概念和编程技巧，然后逐步增加任务的复杂性。对于这些问题的详细解答，我建议参考R语言的相关文档和在线教程，例如《R语言数据分析》、《图形学基础》等书籍或在线课程。如果你有任何具体的问题或需求，欢迎随时提问。