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对分层随机块模型进行采样

来源: R/games.R
sample_hierarchical_sbm.Rd

从网络的分层随机块模型中进行采样。

用法

sample_hierarchical_sbm(n, m, rho, C, p)

hierarchical_sbm(...)

参数

n

整数标量，顶点的数量。

m

整数标量，每个块的顶点数。n / m 必须为整数。或者，如果不是所有块的大小都相等，则可以使用块大小的整数向量。

rho

数值向量，每个块内每个簇的顶点比例。总和必须为 1，并且对于 rho 的所有元素，rho * m 必须为整数。或者，如果不同块的 rho 不相同，则可以使用 rho 向量的列表，每个块一个。

C

一个方形对称数值矩阵，块内簇的伯努利速率。其大小必须与 rho 向量的大小匹配。或者，如果不同块的伯努利速率不同，则可以使用方形矩阵的列表。

p

数值标量，不同块中顶点之间连接的伯努利速率。

...

传递给 sample_hierarchical_sbm()。

值

一个 igraph 图。

详细信息

该函数根据分层随机块模型生成一个随机图。

参见

随机图模型（游戏） bipartite_gnm(), erdos.renyi.game(), sample_(), sample_bipartite(), sample_chung_lu(), sample_correlated_gnp(), sample_correlated_gnp_pair(), sample_degseq(), sample_dot_product(), sample_fitness(), sample_fitness_pl(), sample_forestfire(), sample_gnm(), sample_gnp(), sample_grg(), sample_growing(), sample_islands(), sample_k_regular(), sample_last_cit(), sample_pa(), sample_pa_age(), sample_pref(), sample_sbm(), sample_smallworld(), sample_traits_callaway(), sample_tree()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

hsbm_game(), hsbm_list_game().

示例


## Ten blocks with three clusters each
C <- matrix(c(
  1, 3 / 4, 0,
  3 / 4, 0, 3 / 4,
  0, 3 / 4, 3 / 4
), nrow = 3)
g <- sample_hierarchical_sbm(100, 10, rho = c(3, 3, 4) / 10, C = C, p = 1 / 20)
g
#> IGRAPH 3f8dac5 U--- 100 452 -- Hierarchical stochastic block model
#> + attr: name (g/c), m (g/n), rho (g/n), C (g/n), p (g/n)
#> + edges from 3f8dac5:
#>  [1]  1-- 2  1-- 3  2-- 3  1-- 4  2-- 4  3-- 4  2-- 5  1-- 6  2-- 6  3-- 6
#> [11]  4-- 7  5-- 7  4-- 8  5-- 8  6-- 8  4-- 9  6-- 9  4--10  5--10  6--10
#> [21]  7-- 8  8-- 9  7--10  8--10  9--10 11--12 11--13 12--13 11--14 13--14
#> [31] 11--15 12--15 11--16 12--16 13--16 14--17 15--17 16--17 14--18 15--18
#> [41] 16--18 14--19 15--19 16--19 14--20 15--20 16--20 17--18 17--19 18--19
#> [51] 17--20 18--20 19--20 21--22 21--23 22--23 22--24 23--24 21--25 22--25
#> [61] 23--25 21--26 24--27 25--27 26--27 24--28 25--28 25--29 26--29 25--30
#> [71] 26--30 27--28 27--29 28--29 27--30 28--30 31--32 31--33 32--33 32--34
#> + ... omitted several edges

library("Matrix")
image(g[])