GraphAssortativity
頂点次数を使ってグラフ g の同類選択性係数を与える.
GraphAssortativity[g,"prop"]
頂点の特性"prop"を使ってグラフ g の同類選択性係数を与える.
GraphAssortativity[g,{{vi 1,vi 2,…},…}]
頂点分割{{vi 1,vi 2,…},…}についてのグラフ g の同類選択性係数を与える.
GraphAssortativity[g,{v1,v2,…}{x1,x2,…}]
頂点{v1,v2,…}についてデータ{x1,x2,…}を使ってグラフ g の同類選択性係数を与える.
GraphAssortativity[{vw,…},…]
規則 vw を使ってグラフ g を指定する.
詳細とオプション
- 本の辺があり隣接行列の項が であるグラフの場合,同類選択性係数はで与えられる,ただし, は頂点 viの出次数であり, は viから vjまでの辺がある場合は1でその他の場合は0である.
- x1,x2,…が使われている数量データの場合, は xixjであると解釈される.
- x1,x2,…が使われているカテゴリ的データの場合,は xi と xj が等しい場合は1,それ以外の場合は0であると解釈される.
- GraphAssortativity[g]では,xi は頂点 vi の頂点出次数であるとみなされる.
- GraphAssortativity[g,"prop"]では,xi は頂点 vi についてAnnotationValue[{g,vi},"prop"]であるとみなされる.
- GraphAssortativity[g,{{vi 1,vi 2,…},…}]では,部分集合{vi 1,vi 2,…}中の頂点は同じカテゴリ的データ xi 1=xi 2=…を持つものとみなされる.
- GraphAssortativity[g,Automatic->{x1,x2,…}]は頂点リストがVertexList[g]であるとみなす.
- オプション"DataType"->type を使ってデータ x1,x2,…のタイプを指定することができる.使用可能な設定値は"Quantitative"と"Categorical"である.
- オプション"Normalized"->Falseを使って同類選択性モジュールを計算することができる.
- 本の辺があり隣接行列の項が であるグラフの場合,同類選択性モジュールはで与えられる.ただし, は頂点 viの出次数である,
- GraphAssortativityは,無向グラフ,有向グラフ,重み付きグラフ,多重グラフ,混合グラフに使うことができる.
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (12)
GraphAssortativityは無向グラフに使うことができる:
VertexListの部分集合の分割あるいは割当て:
GraphAssortativityは記号式に使うことができる:
GraphAssortativityは大きいグラフに使うことができる:
アプリケーション (3)
特性と関係 (2)
GraphAssortativityは連結頂点間の次数のペテルセン(Pearson)相関係数である:
Correlationはペテルセン相関係数を与える:
テキスト
Wolfram Research (2012), GraphAssortativity, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphAssortativity.html (2015年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2012. "GraphAssortativity." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphAssortativity.html.
APA
Wolfram Language. (2012). GraphAssortativity. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphAssortativity.html