bnlearnを使ってベイジアンネットワーク分析をやってみた - Qiita
はじめに データ分析をやっていて、因果関係を知りたくなるのは世の常。特に複数の変数があって、それがお互いにどのように影響しているのか、ぱっと見ただけで分かるようなものはないのかと思って古典的ながらもベイジアンネットワーク分析をやってみました。 ＜環境＞ Windows Subsystem for Linux、Ubuntu 18.04、R 3.6.2（Jupyter Notebook） ベイジアンネットワークとは こちらのページによると、”「原因」と「結果」の関係を複数組み合わせることにより、「原因」「結果」がお互いに影響を及ぼしながら発生する現象をネットワーク図と確率という形で可視化したものです。過去に発生した「原因」と「結果」の積み重ねを統計的に処理し、『望む「結果」に繋がる「原因」』や『ある「原因」から発生する「結果」』を、確率をもって予測する推論手法ともいえます。この考え方は人がさま
メタゲノムのイケてるネットワーク解析手法、WGCNA解説 - Qiita
メタゲノム解析でいけてる手法としてWGCNA(Weighted Gene Correlation Network Analysis)によるネットワーク解析がある 海洋微生物学だとDeLongのチームがよく使っている 例: https://www.nature.com/articles/s41564-017-0008-3 元々はマイクロアレイデータとかを念頭として作られたが、最近メタゲノム分野への応用が増えてきてる印象 論文 R実装について: https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-9-559 式はこの論文から引用: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1000117 理論の方の大元の論
RでERGMを実装したかった（が、失敗した） - SNAGeek
このエントリは、Sansan Advent Calendar 2019 21日目の記事です。 adventar.org 基本的にタイトルの通りですが、この記事では統計的ネットワーク分析のデファクトスタンダードとなっているERGMをRで実装していきます。 {igraph}以外のパッケージは使わずにできるだけスクラッチで開発します。 前もって断っておきますが、正しくパラメータ推定できるような実装には至ることができませんでした。 ERGMとは ERGM = Exponential Random Graph Model 日本語では「指数ランダムグラフモデル」と訳されることが多いです。 略称は「あーぐむ」と読むようです。 概要については以下の記事で紹介されています。 qiita.com ERGMを使うと何が嬉しいのか 観測されたネットワークが、どのような構造的なメカニズムによって生成されたのかを知る
複雑ネットワークの基本 - 名前はまだない
はじめに ネットワーク分析に興味をもち過去にこちらの書籍を読み、 ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス) 作者:努, 鈴木発売日: 2017/05/24メディア: 単行本 以下のような記事を書いていました。 qiita.com qiita.com 複雑ネットワークについてだけ勉強していなかったので、書籍の続きを読みまとめます。 コードの詳細等は書籍を確認してください。 複雑ネットワークとは 複雑ネットワークとは、現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの性質について研究する学問です。 例えば、WEBサイトのリンク構造やSNSでのフォロー関係などのネットワーク構造について着目するような取り組みが挙げられます。 複雑ネットワークでは各頂点の指標について議論することは少なく、ネットワーク全体の構造を捉えるための指標はよく用いられると考えています。 ここでは代表的な指標をあげます
Rとigraphを使ったネットワーク解析と可視化
Rとigraphを使ったネットワーク解析と可視化 Katherine Ognyanova 著; 田村 昌士 根本 清貴 訳 12 June 2018日本語訳を公開 このワークショップで用いるデータは、ここからダウンロードするか、http://kateto.net/netscix2016 から入手してください。 このチュートリアルではRのパッケージであるigraphを用いてネットワーク解析とネットワークの可視化の基本を学びます。igraphは Gabor Csardi と Tamas Nepusz によってメンテナンスされています。igraph ライブラリを使うことで、R, Python, C/C++ 言語において様々な方法でネットワークの解析や可視化ができます。このワークショップでは R での igraph を扱います。RとRStudioのインストールが必要です。また、R用のigraphの
グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(3)：中心性(PageRank, betweeness, closeness, etc.) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ビジネス的に重要度が高いのがこの辺の話題ではないかな？ということで、今回は中心性(centrality)の話題を取り上げてみようと思います。参考文献はいつも通りこちら。 ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8) 作者: 鈴木努,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/09/25メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 62回この商品を含むブログ (9件) を見る データセットはこれまで通り前々回適当に生成したグラフのものと、C elegansと、さらに以前使った『レ・ミゼラブル』の人物相関図を対比のために併用しようと思います。 そもそも中心性とは 『ネットワーク分析』p.41にはこんなことが書いてあります。 中心性は、ネットワークにおける各頂点の重要性を評価したり、比較したりするための指標である。例えば、交通ネットワークでは、ある地点から他の地点へ移動するための道
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グラフ・ネットワーク分析で遊ぶ(4)：コミュニティ検出（クラスタリング） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ネットワーク全体指標はあまりビジネス的に扱うことが多くないので、代わりに今回はコミュニティ検出（要はグラフ構造内でのクラスタリング）について取り上げます。ただし前回まで参考にしていた『ネットワーク分析』はあまりコミュニティ検出についてそこまで詳説していないので、九工大の竹本和広先生の資料サイトも参照することにします。 ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8) 作者: 鈴木努,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/09/25メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 62回この商品を含むブログ (9件) を見る R+igraph - Kazuhiro Takemoto ちなみに竹本先生の資料は、それ単体で僕が書いてきたグラフ・ネットワーク分析に関するエントリ4つ（今回含めて）全てを合わせたよりも内容が濃いので、こんなブログまどろっこしいという方は竹本先生の資料を読ん
Rのanimationパッケージでクラスカル法のシミュレーション - ぬいぐるみライフ？
Rでクラスカル法を実装してみた．ついでに最小全域木を求める過程をアニメーションで表示させてみた． クラスカル法についてはこちら． 最小全域木問題(クラスカル法とプリム法) 閉路を作らないように気を付けつつ重みが小さい辺から選んでいく様子が分かる． ソースは以下の通り． library(igraph) library(animation) # 戻り値はUnion Find用の関数 unite_set <- function(n) { p <- rep(-1, n) root <- function(x) { if (p[x] < 0) { return(x) } else { return(p[x] <<- root(p[x])) } } function(x, y) { x <- root(x) y <- root(y) if (x != y) { if (x > y) { t <- x
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Rによるネットワークデータのプロット
{tidygraph}と{ggraph}による モダンなネットワーク分析(未公開ver)
R seminar on igraph