Grafo de comunidades en 3D

Para terminar, en este ejercicio crearás una visualización interactiva con threejs, posicionando los vértices según su pertenencia a comunidad tal como la produce el método de detección de comunidades fast-greedy.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de redes en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa la función membership() sobre el objeto de comunidades de igraph kc para generar un vector con la pertenencia a comunidad de cada vértice.
Comprueba cuántas comunidades hay con la función sizes() sobre el objeto de comunidades de igraph kc.
Usa set_vertex_attr() para añadir un atributo de vértice llamado color al objeto grafo g. Los valores a añadir son los colores basados en la pertenencia asignada al objeto i.
Representa el grafo en tres dimensiones usando la función graphjs() sobre el objeto de red g.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create an object 'i' containin the memberships of the fast-greedy community detection
i <-  ___(kc)

# Check the number of different communities
___(kc)

# Add a color attribute to each vertex, setting the vertex color based on community membership
g <- ___(___, "___", value = c("yellow", "blue", "red")[i])

# Plot the graph using threejs
___(___)

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