将距离矩阵转换为邻接矩阵-图分析

问题描述

我有一个由62个变量（分类和数字）和60,000个观察值组成的数据集。我想从我为预测变量计算的距离矩阵生成图形分析。 由于所有评估的单位之间都存在距离，因此每个节点的顶​​点数相同。我只想要那些距离最短（关系最强）的单位。我怎样才能做到这一点？有什么方法可以加权距离矩阵并将其转换为二进制邻接矩阵吗？

可复制的示例：

library(RColorBrewer)
library(igraph)

size=200
set.seed(1)

df <- data.frame(
  x1 = rnorm(size,mean = 0,sd=1),x2 = rnorm(size,x3 = rnorm(size,x4 = sample(c(1,0),size,replace = TRUE),x5 = sample(c(1,x6 = sample(c(1,replace = TRUE))
y = rnorm(size,sd=1)

df <- data.frame(df,row.names = paste0("ID_",1:size))

d <- dist(df,method = "euclidean")
m <- data.frame(t(combn(rownames(df),2)),as.numeric(d))
names(m) <- c("c1","c2","distance")

n <- cbind(paste0("ID_",1:size),sample(LETTERS[1:5],replace = T))
unities <- graph_from_data_frame(m,directed = FALSE,vertices = n)

set.seed(1001)
unities_deg<-degree(unities,mode=c("All"))

pal<-brewer.pal(length(unique(V(unities)$V2 )),"Set3") 
plot(unities,edge.color = 'black',vertex.label.cex =0.5,vertex.color=pal[as.numeric(as.factor(vertex_attr(unities,"V2")))],vertex.size = sqrt(unities_deg)/3,edge.width=sqrt(E(unities)$weight/800),layout = layout.fruchterman.reingold)

解决方法

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