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Adjacency मैट्रिक्स

इस अभ्यास में, आप नेटवर्क के फर्स्ट और सेकंड-ऑर्डर adjacency मैट्रिक्स को एक्सट्रैक्ट और compute करेंगे. आपने स्लाइड्स में as_adjaceny_matrix() फंक्शन का उपयोग करके फर्स्ट-ऑर्डर adjacency मैट्रिक्स निकालना पहले ही देखा है. सेकंड-ऑर्डर adjacency मैट्रिक्स के लिए, आपको फर्स्ट-ऑर्डर मैट्रिक्स को खुद से गुणा करना है और सभी पॉज़िटिव वैल्यूज़ को 1 से बदलना है, क्योंकि हम केवल unweighted नेटवर्क्स पर काम कर रहे हैं. आपको यह भी सुनिश्चित करना है कि डायगोनल पर मौजूद एलिमेंट्स 0 हों, क्योंकि हम self-edges की अनुमति नहीं देते.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

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अभ्यास निर्देश

  • as_adjacency_matrix() फंक्शन का उपयोग करके नेटवर्क का adjacency मैट्रिक्स एक्सट्रैक्ट करें. मैट्रिक्स का नाम AdjacencyMatrix रखें.
  • AdjacencyMatrix को खुद से गुणा करके सेकंड-ऑर्डर adjacency मैट्रिक्स compute करें और उसे SecondOrderMatrix_adj नाम दें.
  • SecondOrderMatrix_adj पर कंडीशन लगाकर एक नया मैट्रिक्स SecondOrderMatrix बनाइए ताकि सभी पॉज़िटिव वैल्यूज़ 1 के बराबर हो जाएँ. डायगोनल के एलिमेंट्स 0 होने चाहिए.
  • SecondOrderMatrix की पहली 10 पंक्तियाँ और पहली 10 कॉलम्स inspect करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Extract the adjacency matrix
AdjacencyMatrix <- as_adjacency_matrix(___)

# Compute the second order matrix
SecondOrderMatrix_adj <- ___ %*% ___

# Adjust the second order matrix
SecondOrderMatrix <- ((___) > 0) + 0
diag(SecondOrderMatrix) <- 0

# Inspect the second order matrix
SecondOrderMatrix[___:___, ___:___]
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