R 将社区检测与连接组件分组相结合

我使用igraph

cluster_spingglass

来检测定向网络中的隔间（社区），但这只适用于连接的组件

g <-   graph_from_literal( 1 -+ 4 -+ 7,2 -+ 5 -+ 9, 4+-5,
                       3 -+ 6,5 -+8, 8-+ 9, simplify = FALSE)
m<-cluster_spinglass(g)

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但是这里我没有原始网络的所有节点，我想用这些节点添加另一个组，以便将所有原始节点分类到不同的组中。

您可以将其转换到原始图g中。 在您的示例中，我认为您只需要 如果其他连接的组件是另一个社区，则只需将第二个组件中的所有节点分配给组3即可

V(g)$membership = 3
V(g)[V(g1)$name]$membership = m$membership
V(g)$membership
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 2

但在一个更一般的例子中，可能有多个组件，这些组件可能会分解成多个社区。 为了解决这个问题，您可以循环遍历所有组件，计算社区，然后将它们传输回原始图形

V(g)$membership = 0
for(comp in unique(dg$membership)) {
    g1 <- induced_subgraph(g, which(dg$membership == comp))
    m<-cluster_spinglass(g1)
    V(g)[V(g1)$name]$membership = m$membership + max(V(g)$membership)
}
V(g)$membership
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 2

V（g）$membership=0
用于（唯一公司（dg$会员））{
g1如果网络未命名，则此操作无效，因此我添加了
如果（！is.named（g））V（g）$name是否有人可以查看我的问题？谢谢
V(g)$membership = 3
V(g)[V(g1)$name]$membership = m$membership
V(g)$membership
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 2

V(g)$membership = 0
for(comp in unique(dg$membership)) {
    g1 <- induced_subgraph(g, which(dg$membership == comp))
    m<-cluster_spinglass(g1)
    V(g)[V(g1)$name]$membership = m$membership + max(V(g)$membership)
}
V(g)$membership
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 2