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我有这样的数据
column-1 Column-2 Similarity_dist
chemical-1 chemical-2 0.6
chemical-1 chemical-3 0.1
chemical-1 chemical-4 0.7
chemical-1 chemical-5 0.3
chemical-2 chemical-1 0.05
chemical-2 chemical-3 0.65
chemical-2 chemical-4 0.75
chemical-2 chemical-5 0.4
. .这样的 16000 行。现在我用 0.5 的相似性截止值过滤它们，我的数据看起来像
column-1 Column-2 Similarity_dist
chemical-1 chemical-2 0.6
chemical-1 chemical-4 0.7
chemical-2 chemical-3 0.65
chemical-2 chemical-4 0.75
. .
我想找到这些化学物质之间的相互作用网络。有谁知道 R 中的方法，我可以通过这种方法使用化学物质作为节点，使用距离作为边，然后形成网络？还有其他建议吗？有代码吗？
最佳答案
igraph 包中有一些工具可以让这一切变得简单。我认为您的意思是这些是化学物质之间的无向链接。如果不是，只需删除下面的 directed=FALSE 部分。
## Data
Chems = read.table(text="Column-1 Column-2 Similarity_dist
chemical-1 chemical-2 0.6
chemical-1 chemical-4 0.7
chemical-2 chemical-3 0.65
chemical-2 chemical-4 0.75",
header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
现在我们有了您的数据，我们可以将其直接转化为网络。
library(igraph)
ChemGraph = graph_from_data_frame(Chems, directed=FALSE)
plot(ChemGraph)
权重存储为边的属性(类型 E(ChemGraph)$Similarity_dist)，可用作标签或更改链接的外观。
如果有很多节点，而你只想查看一个子集的连通性，你可以这样得到:
## List the nodes you want
Wanted = c("chemical-1", "chemical-2", "chemical-4")
## Create the graph containing only wanted nodes
WantedGraph = induced_subgraph(ChemGraph, Wanted)
plot(WantedGraph)
关于r - 如何使用谷本距离形成网络，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49052293/
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