Vážené míry centrality
Další běžnou mírou důležitosti vrcholů je centralita. Existuje celá řada způsobů, jak ji měřit – v této lekci se zaměříme na dvě metriky: eigen centralitu a closeness. Eigen centralitu jsme už probírali, closeness je dalším způsobem hodnocení centrality, který sleduje, jak blízko je daný vrchol ke všem ostatním.
V předchozích lekcích jsme výslovně nerozlišovali mezi váženými a neváženými verzemi centrality. V této lekci obě verze vypočítáme a podíváme se, jaký rozdíl to přinese.
Myslíš, že v následujícím příkladu dostaneš pokaždé stejný vrchol? Co bude podle tebe největším rozdílem – mezi jednotlivými metrikami, nebo mezi váženou a neváženou verzí?
Toto cvičení je součástí kurzu
Případové studie: Analýza sítí v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# This calculates weighted eigen-centrality
ec_weight <- eigen_centrality(trip_g_simp, directed = TRUE)$vector
# Calculate unweighted eigen-centrality
ec_unweight <- eigen_centrality(___, directed = ___, weights = ___)$vector