【ggClusterNet】ggClusterNet实战操作应用（一）-Multiple_layout

文宇肃然

于 2022-01-19 06:00:00 发布

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分类专栏：可视化工具数据分析实战应用文章标签：可视化数据分析数据可视化

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本文介绍了ggClusterNet库在网络可视化方面的应用，包括多种布局算法如randomClusterG、PolygonClusterG、PolygonRrClusterG等，详细阐述了每种布局的特点和使用场景，如微生物网络的计算和模块化分析，以及大网络的model_igraph和model_maptree布局。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

写在前面

ggClusterNet中提供了多种优秀的网络可视化布局算法：

PolygonClusterG：环状模块，环状布局
PolygonRrClusterG：环状模块，模块半径正比于节点数量，环状布局
randomClusterG：随机布局，环状模块
ArtifCluster：环状模块，人工布局
randSNEClusterG：sna包中的布局按照模块布局
PolygonModsquareG 环状布局，顺序行列排布
PolygonRdmNodeCir 实心圈布局，环状布局

其他布局

model_Gephi.2：模仿Gephi布局
model_igraph:模仿igraph布局
model_maptree：按照maptree算法布局模块

网络计算:计算微生物网络

#--导入所需R包#-------
library(phyloseq)
library(igraph)
library(network)
library(sna)
library(tidyverse)
library(ggCluste

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