R 图形错误："Weight vector must be positive, Invalid value"

Question

我已经在iGraph中构建了几个图形。在每个图中，节点表示单词，边缘权重表示单词A作为单词b的响应(在单词关联任务中)的次数。在每个图中，我已经标准化了边缘权重，使它们在0和1之间变化，使用以下代码:

E(G)$weight <- E(G)$weight / max(E(G)$weight)

这些值在分析节点/网络强度时是合适的，但是在计算与中间性有关的函数时(例如调用中间性函数，或使用基于中间性的社区检测)，它们需要被更改为距离-即颠倒:

G2 = G
E(G2)$weight = 1 - E(G2)$weight

问题是，这导致向量包含几个0(即对于那些在被反转之前强度为1的向量)。这导致(至少，我认为这是原因)错误消息，如:

Error in cluster_edge_betweenness(G2.JHJ.strong, weights = E(G2.JHJ.strong)$weight,  : 
At community.c:455 : weights must be strictly positive, Invalid value

我们能做些什么呢?

谢谢,彼得

Answer 1

如果您想要安全起见，您可以尝试sum而不是max来规范化权重，例如

E(G)$weight <- E(G)$weight / sum((E(G)$weight)

或

E(G)$weight <- 2**((E(G)$weight - min(E(G)$weight)) / diff(range(E(G)$weight)))