Я - первый плакат, но давний ученик с этого сайта. Это первый случай, когда ответ на мой вопрос не был обратным инженером из предыдущих сообщений, поэтому я надеюсь, что кто-то сможет мне помочь в его решении.Ошибка при построении результатов алгоритма возвышения с помощью пакета bnlearn в R в виде дерева дерева Рейнгольда-Тилфорда
Я пытаюсь построить результаты поискового алгоритма поиска холма (hc
из пакета bnlearn
в R), запущенного на корреляционной матрице в виде дерева деревьев Рейнгольда-Тилфорда.
Say я бегу:
hc.obj<-hc(corr.matrix)
hc.plot<-qgraph(hc.obj, directed = "TRUE", layout = "spring")
Я получаю Fruchterman-Рейнгольд расположение направленных отношений не проблема.
Но я не могу получить древовидную структуру для работы независимо от того, как я форматирую информацию в hc.obj. Например, запустив код выше с «layout = tree», я получаю ошибку: «Ошибка в l [, 1]: неправильное количество измерений».
Вот воспроизводимый пример:
require("bnlearn")
require("qgraph")
cm <- matrix(runif(100), ncol=10)
cm <- (cm * lower.tri(cm)) + t(cm * lower.tri(cm))
diag(cm) <- 1
cm.df<-as.data.frame(cm)
hc.obj<-hc(cm.df)
hc.plot<-qgraph(hc.obj, directed = "TRUE", layout = "tree")
Точно так же, если я пытаюсь запустить через igraph как:
layout_as_tree(hc.obj)
Я получаю ошибку «Ошибка в layout_as_tree (hc.obj): Не graph object "
Добро пожаловать в SO! Воспроизводимый пример поможет нам вам помочь. http://stackoverflow.com/help/mcve –
К сожалению! Обновлен с помощью воспроизводимого примера. – Miri