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centr_eigen {igraph}

R 文档

根据顶点的特征向量中心性集中一个图

描述

有关图中心化的摘要，请参阅 centralize。

用法

centr_eigen(
  graph,
  directed = FALSE,
  scale = TRUE,
  options = arpack_defaults,
  normalized = TRUE
)

参数

图	输入图。
有向	逻辑标量，是否使用有向最短路径来计算特征向量中心性。
scale	是否重新缩放特征向量中心性得分，使得最大得分为 1。
选项	这被传递给 eigen_centrality，ARPACK 特征求解器的选项。
normalized	逻辑标量。是否通过除以理论最大值来归一化图级别中心性分数。

值

一个具有以下组件的命名列表

vector	节点级别中心性分数。
value	对应的特征值。
选项	ARPACK 选项，有关详细信息，请参阅 eigen_centrality 的返回值。
centralization	图级别中心性指标。
theoretical_max	与上述相同，具有相同顶点数的图的理论最大中心化得分。

参见

其他与中心化相关的：centr_betw_tmax(), centr_betw(), centr_clo_tmax(), centr_clo(), centr_degree_tmax(), centr_degree(), centr_eigen_tmax(), centralize()

示例

# A BA graph is quite centralized
g <- sample_pa(1000, m = 4)
centr_degree(g)$centralization
centr_clo(g, mode = "all")$centralization
centr_betw(g, directed = FALSE)$centralization
centr_eigen(g, directed = FALSE)$centralization

# The most centralized graph according to eigenvector centrality
g0 <- make_graph(c(2,1), n = 10, dir = FALSE)
g1 <- make_star(10, mode = "undirected")
centr_eigen(g0)$centralization
centr_eigen(g1)$centralization

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