Randomizări de clustering neponderat
Am văzut că graful bicicletelor are o conectivitate foarte scăzută față de un graf aleatoriu. Acest lucru nu este surprinzător, deoarece ne așteptăm ca un graf care reprezintă spațiul geografic să aibă zone conectate prin coridoare înguste – prin urmare, nu ar fi nevoie de mult pentru a-l deconecta. Rezultă că există probabil clustere geografice puternic conectate între ele, dar mai puțin conectate cu celelalte clustere. Putem testa această ipoteză analizând tranzitivitatea rețelei, adică coeficientul de clustering, un concept introdus în lecția introductivă. Există mai multe tipuri de coeficienți de clustering, dar vom analiza definiția globală (în esență, proporția triunghiurilor complet închise), aceeași acoperită anterior. Mai întâi, vom analiza o versiune neponderată a grafului și o vom compara cu un graf aleatoriu.
Pentru a calcula tranzitivitatea globală a unei rețele, va trebui să setezi type la "global" în apelul funcției transitivity().
Rețeaua de călătorii cu bicicleta, trip_g_simp, este disponibilă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Studii de caz: Analiza rețelelor în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate global transitivity
actual_global_trans <- transitivity(___, type = "___")
# See the result
actual_global_trans
# Calculate the order
n_nodes <- ___(___)
# Calculate the edge density
edge_dens <- ___(___)