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1
R 기초 복습
1.1
할당(Assignment)
1.2
값의 비교(Value comparisons)
1.3
특별한 상수(Special constants)
1.4
벡터(Vectors)
1.5
Factors
1.6
행렬과 배열(Matrces & Arrays)
1.7
리스트(Lists)
1.8
데이터 프레임(Data Frames)
1.9
흐름 제어와 반복 구문(Flow Control and loops)
1.10
R 플롯과 색 지정
1.11
R 문제 해결
2
igraph
를 이용한 네트워크
2.1
네트워크 생성(Create networks)
2.2
에지(Edge), 정점(vertex), 그리고 네트워크 속성(network attributes)
2.3
특수 그래프(Specific graphs)와 그래프 모델(graph models)
3
파일로 부터 네트워크 데이터 읽어오기
3.1
데이터 세트 1: 에지 목록(edgelist)
3.2
데이터 세트 2: 인접 행렬(adjacent matrix)
4
네트워크를 igraph 개체로 변환하기
4.1
데이터 세트 1
4.2
데이터 세트 2
5
igraph를 이용한 네트워크 시각화
Plotting parameters
5.1
Network layouts
5.2
네트워크 시각화 개선
5.3
tkplot
패키지를 이용한 상호대화식 시각화
5.4
다른 네트워크 시각화 방법
5.5
igraph로 2-모드 네트워크 시각화하기
참고자료
6
네트워크과 노드 설명
6.1
밀도(Density)
6.2
호혜성(Reciprocity)
6.3
이행성(Transitivity)
6.4
지름(Diameter)
6.5
노드 연결 정도(Node degrees)
6.6
연결 정도 분포(Degree distribution)
6.7
중심성과 중심화(Centrality & centralization)
6.8
허브와 오쏘러티(Hubs and authorities)
참고자료
7
거리와 경로(Distances and paths)
8
서브 그룹과 커뮤니티
8.1
클릭(Cliques)
8.2
커뮤니티 발견(Community detection)
참고자료
9
동류성과 동질성
참고자료
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R을 이용한 네트워크 분석과 시각화
Chapter 6
네트워크과 노드 설명