使用leidenalg和igraph找到聚类并输出gml文件 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言社区主题检测算法应用案例

p=5658 使用R检测相关主题的社区 ? 创建主题网络对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。...特别是，我想创建一个连接类似主题的网络可视化，并帮助用户更轻松地浏览大量主题（在本例中为100个主题）。数据准备我们的第一步是加载作为LDA输出的主题矩阵。...LDA有两个输出：字主题矩阵和文档主题矩阵。作为加载平面文件的替代方法，您可以使用topicmodels包lda函数的输出来创建任何单词主题和文档主题矩阵。...与我最初的观察结果类似，该算法找到了我们在第一个图中识别的三个主要聚类，但也添加了其他较小的聚类，这些聚类似乎不适合三个主要聚类中的任何一个。...首先，让我们调用库并运行visIgraph一个交互式网络，但是使用igraph图形设置在igraph结构（图形）上运行。

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CytoTRACE推测细胞分化状态

python=3.10 notebook ipywidgets pandas numpy seaborn matplotlib ipykernel openpyxl pyarrow scanpy python-igraph...leidenalg pytables jaxlib leidenalg pip install scanoramaCT -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...which python # /opt/homebrew/Caskroom/mambaforge/base/envs/SC/bin/python 修改bug 找到intervaltree/intervaltree.py...terminal中，到入python库，报错的时候有文件路径，如果没报错就不需要修改了。...这里使用了Arrow格式作为R和Python的中间数据，可以参考。

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采用igraph包分析网络数据

在R中创建一个network 创建network有很多种方式，这里我们只展示最常用的一种，从文件中读取节点和边的信息，然后在R中创建一个network, 对于节点而言，文件内容示例如下 ?...在R中，读取文件并创建network的代码如下 # 加载包 library(igraph) # 读取节点文件 nodes <- read.table("nodes.txt") # 读取边文件 links...对网络进行聚类在igraph中，支持多种网络聚类算法，来挖掘复杂网络中的community, 示例如下 cfg <- cluster_fast_greedy(net) plot(cfg, net) cluster_fast_greedy...调用fast greedy algorithm算法，来预测community，其他聚类函数的用法和上述用法一致，生成的图片如下 ?...通过igraph包，可以自动化的编程处理网络数据，节省精力，避免重复劳动。缺点就是该包内置的聚类算法有限，mcode 和 mcl 这两种算法就没有。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

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社交网络分析的 R 基础：（五）图的导入与简单分析

图的文件表示导入一个图生成人工网络图的基本分析图的文件表示在计算机中，最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表。...也可以将 out 文件中的制表符（\t）替换成逗号（,），将文件更改为使用逗号分隔的 CSV 文件，并使用 read.csv() 函数读取。...(graph.edges, directed = FALSE) 下面画图看看导入的 Dolphins 网络： > class(graph) [1] "igraph" > plot(graph) 输出一下...上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象，下面将使用 igraph 包中的函数对 Dolphins 网络进行简单的分析。...判断图的连通性计算图的度计算图的密度对图的路径分析计算图的聚类系数 ✏️ 练习 1. 试着在数据集网站中下载其他网络导入到 R 程序中； 2. 试着计算导入网络的平均度； 3.

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scanpy教程：预处理与聚类

开始在我们的编辑器里复制粘贴教程代码，并尝试运行，并理解结果。...聚类 scanpy提供leiden和louvain两种图聚类算法，图聚类在开始之前要先找邻居： sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=10, n_pcs=40) adata...注意，Leiden集群直接对cell的邻域图进行聚类，我们在sc.pp.neighbors已经计算过了。...seurat的findclusters中聚类的算法亦是有Leiden的，关于leiden和louvain两者的区别，可以看看From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected...Leiden requires the leidenalg python. 为了可视化聚类的结果我们还是先做一下umap降维吧，然后看看分群结果。

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图算法解决方案：社交网络中的好友推荐系统

2.3 图算法实现使用图算法库（如NetworkX、igraph）载入图数据。应用Louvain算法进行节点聚类，得到社区划分结果。对于每个用户，计算其所在社区中的其他用户与其的相似度。...图算法库选择：选择适合的图算法库，如NetworkX、igraph等。这些库提供了图数据结构和常用图算法的实现，能够方便地进行图算法的实现和分析。...3.3 图算法实现在图算法实现阶段，我们需要考虑以下关键细节：图数据的载入：使用图算法库（如NetworkX、igraph）载入图数据，并构建图数据结构。...总结该图算法解决方案使用社交网络中的好友推荐作为实际场景，采用Louvain算法进行节点聚类，从而实现好友推荐。...在实现过程中，需要进行数据预处理、图算法选择和图算法实现等步骤，并考虑数据转换、社交网络中节点聚类算法选择、图算法库选择、图数据的载入、社区划分、相似度计算和好友推荐等关键细节。

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CellphoneDB及可视化

准备环境需要为cellphonedb单独准备一个环境 micromamba和conda用法一样，只是速度更快，可以把micromamba换成conda，另外conda一次装十几个包是会报错的。...install -y -c conda-forge ipywidgets pandas numpy seaborn pytables matplotlib ipykernel scanpy python-igraph...leidenalg scvi-tools scikit-misc python-annoy pyarrow micromamba install -y -c bioconda harmonypy pip...需要用于cellphonedb的adata文件，以及cellphonedb的输出文件。...## 用于cellphonedb的adata文件 adata = sc.read_h5ad('adata.h5') ## 读取cellphonedb的输出文件 means = pd.read_csv(

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Cytoscape中文教程（2）

注释开始的标志是#，并继续到line 结尾。尾端注释（data line后面）和完全空白lines是被允许的。一定注意，如果你加载了多个NNF文件，他们会被认为是一个长的成串的NNF 文件。...image.png 7.3GML格式和SIF格式相比，GML是一种非常丰富的图表格式语言，可以被很多其他的网络可视化包支持。...一旦一个网络在SIF格式下被创建，被输出，那么这个layout就被保存到GML。GML中的特性将会导致当GML文件加载的时候，新的style名字为Filename.style。...一些网络分析工具想igraph（(http://cneurocvs.rmki.kfki.hu/igraph/),可以把graph文件以简单的文本文件形式输出。...每个数据列储存在分开的文件。节点和边数据文件使用同样的格式，并且后缀都是“.attrs”.

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单细胞转录组实战05: CellphoneDB细胞通讯及可视化

install -y -c conda-forge ipywidgets pandas numpy seaborn pytables matplotlib ipykernel scanpy python-igraph...leidenalg scvi-tools scikit-misc python-annoy pyarrow micromamba install -y -c bioconda harmonypy pip...的输出文件。...# 读取cellphonedb的输出文件 means = pd.read_csv(OUTPUT_DIR+'/means.csv') pvals = pd.read_csv(OUTPUT_DIR+'/pvalues.csv...因此选用两类细胞间存在的互作数目作为评估细胞类型之间交流密切的依据。CellPhoneDB 统计 Cluster 间的蛋白互作数目作热图。

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OSCA单细胞数据分析笔记9—Clustering

笔记要点 1、clustering是一个显微镜 2、基于图聚类的分群 3、其它分群算法（k均值与层次聚类） 4、分群结果评价一、clustering是一个显微镜细胞分群结果是通过基因表达相似度的计算过程...二、基于图聚类的分群 ?...例如 clusterRows {bluster}提供一种联合图聚类与k-均值聚类的方法，可明显的优势是相对于单纯图聚类大大提高了分析速度。...简单举例来说：首先使用k均值法，获得所有细胞的k个代表性细胞（一般取较大的值，如1000等）。然后使用图聚类法对这1000个中心点细胞矩形聚类。...最后把归于相应中心点的其余细胞分到中心点所在的图聚类结果里。

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scanpy分析单细胞数据

scanpy和seurat是最常用的分析的单细胞的工具，seurat基于R，而scanpy基于python。...sc.read_10x_mtx('data/filtered_gene_bc_matrices/hg19', var_names='gene_symbols', cache=True) #读取单细胞测序文件...质控：过滤基因和细胞 sc.pp.filter_cells(adata, min_genes=200) sc.pp.filter_genes(adata, min_cells=3) adata.var[...使用标准化的数据进行可视化 sc.pl.umap(adata, color=['CST3', 'NKG7', 'PPBP'], use_raw=False) ?...使用 Leiden graph-clustering method进行聚类 linux安装 leiden algorithm conda install -c conda-forge leidenalg

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一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。当然，除此之外，还有一些非命令行的软件，例如cytoscape，gephi，pajek等。但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。...聚集系数(Clustering coefficient)：分局域聚类系数和全局聚集系数，是反映网络中节点的紧密关系的参数，也称为传递性。整个网络的全局聚集系数C表征了整个网络的平均的“成簇性质”。...群落数据co-occurrence实例网络分析需要两个文件，OTU表和OTU的属性；具体格式见测试数据（后台回复网络获取） 1.最简单的网络图 # 设置工作目录：请修改下方目录或在Rstudio...vertices color来表征更多维度的数据 # 注意otu_pro.txt文件为我随机产生的数据，因此网络图可能不会产生特定的模式或规律。...(Clustering coefficient)：分局域聚类系数和全局聚集系数，是反映网络中节点的紧密关系的参数，也称为传递性。

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R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化|附代码数据

p=24613 最近我们被客户要求撰写关于社区发现算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。...---- 点击标题查阅往期内容 R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化左右滑动查看更多 01 02 03 04 以下是绘制我们上述网络的另外两种方法，它们同样 "正确"。...我运行该算法1000次，看看得到的聚类数量的中位数，然后找到一个能重现这个聚类数量中位数的种子。我在一篇论文中使用了这个解决方案（注意，使用不同的种子，解决方案看起来是不同的）。...点击标题查阅往期内容数据分享|Python用Apriori算法关联规则分析亚马逊购买书籍关联推荐客户和网络图可视化R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化使用Python和SAS Viya分析社交网络...进行社区检测和彩色绘图R语言推特twitter网络转发可视化分析 R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析 R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

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文本挖掘：社交网络、社群划分

在使用之前需要library调用igraph包，该函数的好处就是直接帮你打上点标签以及线标签。...这边笔者么有看到太多的关于中心势的指标，在这从网络中找到了这两个：网络聚类系数、网络密度。...说明网络越复杂，越能放在一块儿，聚类。比如c(1,2,2,3,3,1)=1；c(1,2,2,3,3,1,1,4,4,3)=0.75，他是衡量是否有loop，能否找到循环到自己的线，三元组。...自旋玻璃关系网络看成是随机网络场，利用能量函数来进行层次聚类耗时长，适用较为复杂的情况中间中心度找到中间中心度最弱的删除，并以此分裂至到划分不同的大群落耗时长，参数设置很重要标签传播通过相邻点给自己打标签...说明网络越复杂，越能放在一块儿，聚类。比如c(1,2,2,3,3,1)=1；c(1,2,2,3,3,1,1,4,4,3)=0.75，他是衡量是否有loop，能否找到循环到自己的线，三元组。

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CellChat 细胞通讯分析（预处理）

using的功能是一次加载多个包，并且使用了suppressPackageStartupMessages函数，因此不会显示加载包过程中的信息。...python=3.10 notebook ipywidgets pandas numpy seaborn matplotlib ipykernel openpyxl pyarrow scanpy python-igraph...leidenalg pytables jaxlib leidenalgwhich python# /opt/homebrew/Caskroom/mambaforge/base/envs/SC/bin/...各个参数的意义w: 工作目录，默认为当前目录i: 输出文件的标识根据i可以得到，normalise过的基因表达数据，行基因，列细胞；Arrow格式；第一列是为index，细胞barcode;细胞类型信息...；CSV格式，第一列是Cell，细胞barcode，第二列为CellType，细胞的类型s: 物种，可以选human和mouse，默认为humann: 线程数默认8y: python的路径使用方法nohup

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知识增强的图机器学习在药物发现中的应用

然而，传统的人工智能模型在处理复杂的生物医学结构(如2D或3D蛋白质和分子结构)和为输出提供解释方面存在严重限制，这阻碍了它们的实际应用。...为此，人们提出了一类新的人工智能方法——图机器学习(GML)来研究图结构数据。...这些对应的节点、边缘和(子)图级下游任务可以基于这些学习到的表示来实现。根据表示学习机制的不同，GML方法可以大致分为"浅层"和"深层"两类。...为了缓解某些机器学习模型缺乏可解释性和可信性的问题，并增强人类的推理和决策能力，人们开始关注可解释人工智能(XAI)[39]和可信任人工智能(TAI)[40]方法，它们为模型的内在机制和输出提供人类可理解的解释...根据不同的方案提出了一种新的KaGML方法分类，将知识纳入GML流程。让读者更容易识别不同模型的核心设计，找到感兴趣的类别(第5节)。

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Monocle2 踩坑教程（2）

Monocle可以帮助你找到不同细胞群间差异表达的基因，并评估这些变化的统计显著性。这些比较要求您有一种方法将细胞收集到两个或更多组中。这些组由每个CellDataSet的表现型数据表中的列定义。...例如，如果您使用集群细胞，您可以使用集群作为模型公式来测试cluster之间不同的基因。...函数plot_pseudotime_heatmap接受一个CellDataSet对象(通常只包含重要基因的子集)，并生成与plot_genes_in_pseudotime类似的平滑表达曲线.然后，它将这些基因聚类并使用...注意下面的num_clusters 指的是基因可以聚成几个类，而不是细胞。...这些基因是分层聚类的，因此您可以可视化具有类似的依赖于序列的基因模块. plot_genes_branched_heatmap(lung[row.names(subset(BEAM_res,

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用R语言作社群关系分析

社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系，这样更加美观，特别是当应用较多的时候。两种应用使用人数的示意图 ? 改进后的两种应用使用人数的示意图 ?...划分网络图中的社区： 1．利用igraph自带的社区发现函数实现社区划分Igraph包中社区分类函数有以下几种： ? 不同的分类算法，速度和适用社区网络大小都有所侧重。...原本的2个社区网络被分为66类。把两个大社区分成了一类，把两大社区重叠的部分分成了很多类。显然这不是我们所希望看到的分类结果。可见walktrap算法不太适合网络数量较小的情况。 ?...例如，微信和微博的共有用户位于上图右上角橘黄色线条和黄色线条的交汇处。社交网络图是近年来展示复杂网络的一种直观的方式。利用社区发现算法对复杂网络进行聚类，可以挖掘出复杂网络包含的深层意义。...使用了R语言的可视化包igraph library(igraph)#读取数据，注意编码格式是utf-8singer <- read.csv('c:/data/tmp/singers-sub.csv',

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使用图分析+AI进行保险欺诈检测 ⛵

本篇内容结构如下：Graph 图与图挖掘基础图搜索和查询以了解关系使用图特征增强机器学习模型 Graph图与图挖掘基础什么是Graph图在图论中，图是一种结构，包含『相关联』的一些节点和连接的边。...，拿到潜在有意义的表征特征，例如连接度量和基于关系的聚类特征，进而加强后续机器学习的检测效果。...Node': G.vs["name"], 'Closeness': G.closeness()})closeness.shapeInfomap 信息图Infomap是一种能够实现高质量社区的图聚类算法...2 个算法和 3 类特征，建模和对比效果：算法：逻辑回归随机森林特征空间：原始功能原始特征+节点级特征原始特征+节点级特征+聚类特征# 建模示例代码lr = LogisticRegression(penalty...AUC 作为测试集的评估指标，ROC 曲线如下：图片结合最终的效果图，可以很清晰地看到：具有图特征的模型表现出色节点级别特征效果非常好聚类特征对结果也有补充作用总结对于关联型业务场景，我们可以查询、

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R语言︱SNA-社会关系网络—igraph包（中心度、中心势）（二）

以下的代码都是igraph包中的。...page.rank(g,scale=F)$vector #scale=F没有归一化，T代表输出数据进行标准化 #mode有Out和in分别代表有向和无向 ——————————————————...这边笔者么有看到太多的关于中心势的指标，在这从网络中找到了这两个：网络聚类系数、网络密度。...1、网络聚类系数——transitivity 按照图形理论，聚集系数是表示一个图形中节点聚集程度的系数，一个网络一个值。...说明网络越复杂，越能放在一块儿，聚类。比如c(1,2,2,3,3,1)=1；c(1,2,2,3,3,1,1,4,4,3)=0.75，他是衡量是否有loop，能否找到循环到自己的线，三元组。

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