Rで解析：ランダムな2次元情報が欲しいなら「netgen」パッケージ

本パッケージにはランダムな2次元情報を持つポイントやクラスタの作成だけでなく、ポイント数が同じ一方のデータから他方のデータへ矢印を描写するコマンドも収録されています。何かの役に立つかもしれないので紹介します。

もちろん、作成したデータをcsvファイルで出力するコマンドも収録されています。

パッケージバージョンは1.2。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("jakobbossek/netgen")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#&#12497;&#12483;&#12465;&#12540;&#12472;&#12398;&#35501;&#12415;&#36796;&#12415;
library("netgen")

#&#12521;&#12531;&#12480;&#12512;&#12394;2&#27425;&#20803;&#24773;&#22577;&#12434;&#25345;&#12388;&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#12398;&#20316;&#25104;:generateRandomNetwork&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#25968;&#12398;&#35373;&#23450;:n.points&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
GRN <- generateRandomNetwork(n.points = 20, upper = 50)
#&#20869;&#23481;&#12398;&#30906;&#35469;
print(GRN)
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
autoplot.Network(GRN)

#&#12521;&#12531;&#12480;&#12512;&#12394;2&#27425;&#20803;&#24773;&#22577;&#12434;&#25345;&#12388;&#12463;&#12521;&#12473;&#12479;&#12398;&#20316;&#25104;:generateClusteredNetwork&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12463;&#12521;&#12473;&#12479;&#25968;&#12398;&#35373;&#23450;:n.cluster&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;,&#12463;&#12521;&#12473;&#12479;&#25968;&#12398;&#24460;&#12429;&#12395;L&#12434;&#20184;&#12369;&#12427;
#&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#25968;&#12398;&#35373;&#23450;:n.points&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;,&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#25968;&#12398;&#24460;&#12429;&#12395;L&#12434;&#20184;&#12369;&#12427;
#&#19978;&#38480;&#20516;&#12398;&#35373;&#23450;:upper&#12458;&#12503;&#12471;&#12519;&#12531;
GCN <- generateClusteredNetwork(n.cluster = 2L, n.points = 20L, upper = 50)
#&#20869;&#23481;&#12398;&#30906;&#35469;
print(GCN)
#&#12487;&#12540;&#12479;&#12398;&#12503;&#12525;&#12483;&#12488;
autoplot.Network(GCN)

#y&#12395;&#25351;&#23450;&#12375;&#12383;&#12493;&#12483;&#12488;&#12527;&#12540;&#12463;&#12408;x&#12395;&#25351;&#23450;&#12375;&#12383;&#12493;&#12483;&#12488;&#12527;&#12540;&#12463;&#12363;&#12425;&#30690;&#21360;&#12434;&#25551;&#20889;
#&#20301;&#32622;&#24773;&#22577;&#12434;&#35336;&#31639;:getOptimalPointMatching&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
pm <- getOptimalPointMatching(GRN$coordinates, GCN$coordinates)
#visualizePointMatching&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
#&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#12399;2&#12388;&#12398;&#12493;&#12483;&#12488;&#12527;&#12540;&#12463;&#12398;&#12509;&#12452;&#12531;&#12488;&#25968;&#12364;&#21516;&#12376;&#12371;&#12392;&#12391;&#12377;
print(visualizePointMatching(x = GRN, y = GCN, pm, highlight.longest = 2L))

#&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;&#20316;&#26989;&#12501;&#12457;&#12523;&#12480;&#12395;&#20986;&#21147;:exportToFile&#12467;&#12510;&#12531;&#12489;
exportToFile(GCN, "test.csv", digits = 2L)

#&#20316;&#25104;&#12375;&#12383;&#12487;&#12540;&#12479;&#12434;data.frame&#12408;&#22793;&#25563;
TestDataNet <- as.data.frame(x)