Reingold-Tilfordの木グラフとしてRのbnlearnパッケージからヒルクライミングアルゴリズムの結果をプロットするエラー

Question

私は初めてのポスターですが、このサイトの長年の学習者です。私の質問に対する答えが以前の投稿からリバースエンジニアリングできなかったのは今回が初めてです。だから私は誰かが私の解決を助けることを望んでいます。

Reingold-Tilfordツリーグラフとして相関行列を使ってヒルクライミング検索アルゴリズム（hcはRのbnlearnパッケージから）の結果をプロットしようとしています。

は、私が実行セイ：

hc.obj<-hc(corr.matrix) 
    hc.plot<-qgraph(hc.obj, directed = "TRUE", layout = "spring") 

私は監督の関係問題はないのFruchterman-Reingoldのレイアウトを取得します。

しかし、hc.objの情報をどのようにフォーマットするにしても、ツリーレイアウトは機能しません。たとえば、上記のコードを "layout = tree"で実行すると、エラーが発生します。 "l [、1]のエラー：次元数が正しくありません。私はlayout_as_treeでエラー「エラー（hc.obj）を取得

layout_as_tree(hc.obj) 

：：私はとIGRAPHを介して実行しようとした場合、同様に

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") 

：ここ

が再現可能な例だありませんグラフオブジェクト "

Answer 1

プロット関数を使用して意図しない操作を行っているようです。

...either a weights matrix or an edgelist. Can also be an object of class "sem" (sem), "mod" (sem), "lavaan" (lavaan), "principal" (psych), "loadings" (stats), "factanal" (stats), "graphNEL" (Rgraphviz), "pcAlgo" (pcalg), "huge" (huge), "select" (huge) or the output of glasso".

あなたがすることができ、しかしplot a bn object：インスタンスのqplot()に対し、以下のサポートbnを

hc.obj

は、クラスのモデルオブジェクトです。 1つの方法は、単に plot()を使用することです。

if(!require(pacman)) install.packages("pacman") 
pacman::p_load(qgraph,bnlearn,Rgraphviz) 
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) 
plot(hc.obj) 

もう一つの方法は、graphviz.plot()を使用することです。

bnlearn::graphviz.plot(hc.obj) 

あなたが検索やレビューthe relevant CRAN task viewを行う場合、あなたはおそらくbnクラスオブジェクトをサポートする多くのパッケージを見つけることができます。