Блог

Я пытаюсь выполнить анализ обнаружения сообщества для своей диссертации, используя взвешенные веса ребер (т. Е. Полихорические корреляции). Я использую Spinglass кластерный анализ для обнаружения сообществ. По какой-то причине мои значения модульности (Q) не попадают в ожидаемый диапазон от 0 до 1 (на основе литературы, которую я прочитал по этому вопросу). Может кто-нибудь посоветовать мне, почему это может происходить и как я могу это исправить? Большое вам спасибо!

 #TESTING FOR COMMUNITIES
#create matrix table 
TeachAggDatagraph <- getWmat(TeachAggDataplot)
#convert matrix table to  qgraph graph
qgTeachA <- qgraph(TeachAggDatagraph)
#convert to igraph
graphTAD<- as.igraph(qgTeachA, attributes = TRUE) 
#Community detection for teacher aggression data
cluster_spinglass(graphTAD)
 

Результат, который я получаю:

 IGRAPH clustering spinglass, groups: 2, mod: -7.5
          groups:

        $"1"
       [1] 1 2 3
      
       $"2"
        [1] 4 5 6
 

Как вы можете видеть, мое значение модульности равно -7,5

Как объясняется в (неопубликованной) книге Статистический сетевой анализ с помощью igraph — Гарвардский университет, автором которой является автор igraph

Кластеризация с нулевой модульностью имеет ровно столько ребер внутри кластеров, сколько мы ожидаем в графе, сгенерированном с помощью нулевой модели, положительные оценки модульности представляют хорошие кластеризации, а отрицательные оценки представляют плохие, где в кластерах меньше ребер, чем мы ожидаем в случайно сгенерированном графе.

Или в Newman, M. (2010). Сети: Введение. 1-е изд. Издательство Оксфордского университета

Эта величина Q называется модульностью [239,250] и является мерой степени, в которой подобное подключено к подобному в сети. Оно строго меньше 1, принимает положительные значения, если между вершинами одного и того же типа больше ребер, чем мы могли бы ожидать случайно, и отрицательные, если их меньше.