关于数据挖掘:R语言网络分析友谊悖论案例

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原文出处：拓端数据部落公众号

本文简要介绍一下网络分析，我想提供一些无关“友情悖论”的R语言例证。友情悖论指出

均匀而言：你的敌人 比你领有更多的敌人

 例如，这在 Feld（1991），Zuckerman＆Jost（2001）中进行了探讨%20What%20Makes%20You%20Think%20You%27re%20So%20Popular1.pdf "Zuckerman＆Jost（2001）中进行了探讨")。首先，让咱们获取数据集的正本

library(networkD3)simpleNetwork(data\[,1:2\]

思考无向图中的顶点v∈V，G =（V，E）（应用经典图形符号），并令d（v）示意它的边数（即v具备d（v）个敌人）。图中随机人的均匀好友数为

从而，

方差合成

回到咱们的网络。节点列表是

rbind(as.matrix(GoT\[,1:2\]),as.matrix(GoT\[,2:1\])unique(M\[,1\]

咱们每个人都能够失去敌人列表和敌人数量

as.character(M\[which(M\[,1\]==x),2\] Vectorize(function(x) length(friends(x)

以及敌人领有的敌人数量，以及均匀的敌人数量

 (Vectorize(function(x) length(friends(x)))(friends(yVectorize(function(x) mean(friends\_of\_friends(x

咱们能够查看一个随机节点的敌人数量的密度，

lines(density(Nb),col="red",lines(density(Nb2),col="blue",

咱们还能够计算平均值

mean(Nb)\[1\] 6.579439mean(Nb2)\[1\] 13.94243

因而，实际上，人们均匀领有的敌人少于他们的敌人。

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