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R语言 tnet包 clustering_tm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 10:58:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
clustering_tm(tnet)
clustering_tm()所属R语言包:tnet

                                         Redefined clusering coefficient for two-mode networks
                                         重新定义的双模式网络clusering系数

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function calculates the two-mode clusering coefficient as proposed by Opsahl, T., 2010. Triadic closure in two-mode networks: Redefining the global and local clustering coefficients. arXiv:1006.0887.<br>
此函数计算两个所提出的2010年OPSAHL,T.,的模式clusering系数。三位一体的封闭模式网络重新定义了全局和局部的聚类系数。 arXiv:1006.0887。<BR>


用法----------Usage----------


clustering_tm(net, subsample=1, seed=NULL)



参数----------Arguments----------

参数:net
A binary or weighted two-mode edgelist  
一个二进制或加权双模式EdgeList都


参数:subsample
Whether a only a subset of 4-paths should we used when calculating the measure. This is particularly useful when running out of memory analysing large networks. If it is set to 1, all the 4-paths are analysed. If it set to a value below one, this is roughly the proportion of 4-paths that will be analysed. If it is set to an interger greater than 1, this number of ties that form the first part of a 4-path that will be analysed. Note: The c++ functions are better as they analyse the full network.  
无论是只有一小部分的4通道,我们应该计算时使用的措施。运行时内存分析大型网络,这是特别有用的。如果它被设置为1,所有的4  - 路径进行了分析。如果将它设置到1以下的值,这是大致的比例,将要分析的4  - 路径。如果它被设置为大于1的整数,该数的关系,形成的第一部分,将要分析4  - 路径。注:C + +的功能是更好的,因为他们分析的完整的网络。


参数:seed
If a subset of 4-paths is analysed, by setting this parameter, the results are reproducable.
如果4  - 路径的一个子集分析,通过设置该参数,则结果是可再现的。


值----------Value----------

Returns the outcome of the equation presented in the paper
返回的结果的文件中提出的方程


注意----------Note----------

version 1.0.0
版本1.0.0


(作者)----------Author(s)----------


Tore Opsahl; http://toreopsahl.com



参考文献----------References----------

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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