小编joh*_*tah的帖子

我有一个交互网络，我使用以下代码制作邻接矩阵，然后计算网络节点之间的相异度，然后将它们聚类以形成模块：

ADJ1=abs(adjacent-mat)^6
dissADJ1<-1-ADJ1
hierADJ<-hclust(as.dist(dissADJ1), method = "average")

现在我希望在绘制 igraph 时出现这些模块。

g<-simplify(graph_from_adjacency_matrix(adjacent-mat, weighted=T))
plot.igraph(g)

但是，到目前为止，我发现将 hclust 输出转换为图形的唯一方法是按照以下教程：http ://gastonsanchez.com/resources/2014/07/05/Pretty-tree-graph/

phylo_tree = as.phylo(hierADJ)
graph_edges = phylo_tree$edge
graph_net = graph.edgelist(graph_edges)
plot(graph_net)

这对分层沿袭很有用，但我只想要与集群密切交互的节点，如下所示：

任何人都可以推荐如何使用命令（例如 igraph 中的组件）来显示这些集群？

我已经合并了不同的代码源来制作一个允许上传文件（数据框）的应用程序。

但是，除此之外，我还希望能够从数据框中选择特定列并对其进行分析。然而，这很困难，因为必须预先定义给定的数据框，以便能够在 ui.R 脚本中引用它....在 ui.R 中，因为它是在服务器中定义的....

预定义变量

vchoices <- 1:ncol(mtcars)
names(vchoices) <- names(mtcars)

用户界面

    runApp(
      ui = basicPage(
        h2('The uploaded file data'),
        dataTableOutput('mytable'),
        fileInput('file', 'Choose info-file to upload',
                  accept = c(
                    'text/csv',
                    'text/comma-separated-values',
                    'text/tab-separated-values',
                    'text/plain',
                    '.csv',
                    '.tsv'
                  )
        ),
        actionButton("choice", "incorporate external information"),

        selectInput("columns", "Select Columns", choices=vchoices, inline = T),
        #notice that the 'choices' in selectInput are set to the predefined 
        #variables above whereas I would like to set them equal to the 
        #not yet defined uploaded file below in …