タグ付けされた質問 「igraph」

キャレットを使用して、データセットに対してクロス検証されたランダムフォレストを実行しています。Y変数は要因です。データセットにNaN、Inf、またはNAはありません。ただし、ランダムフォレストを実行すると、 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see them) Warning messages: 1: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 2: In data.matrix(x) : NAs introduced by coercion 3: In data.matrix(x) : NAs introduced by …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

私は、グラフの値は、範囲[-1,1]であることができる重み付け有向エッジとインスタンス。頂点がより相関しているグループを見つけるために、このグラフでクラスタリングを行う必要があります。 複数のクラスタリングまたはコミュニティ検出グラフベースのアルゴリズムを検索しましたが、負の重みのためにそれらのほとんどが機能しません。これまで、私はスピングラス（igraphライブラリではいわゆるポッツモデルに基づくアルゴリズムです）アルゴリズムを適用しており、正と負の両方の重みで機能するようです。 負および正のエッジの重みを持つグラフでクラスタリングまたはコミュニティ検出を行うための他のアルゴリズムはありますか？ 更新：エッジの重みは相関を表し、1は2つの頂点が強く相関していることを意味し、-1は逆相関し、0は独立していることを意味します。

8 correlation  clustering  graph-theory  networks  igraph