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我正在寻找一种对二维二进制矩阵进行排序的方法，以便我们可以直观地识别数据中的“社区”。我的数据集基于组成员身份（即人员列表和他们所属的组）。例如：

   G1 G2 G3 G4
P1 1 1  
P2 1 1  
P3 1 1
P4 1 1

我正在寻找一种排序算法，它将给我这个：

   G1 G3 G2 G4
P1 1 1     
P2 1 1    
P3 1 1
P4 1 1

另一个“排序”数据的例子可以在这里找到：http: //mbostock.github.com/protovis/ex/matrix.html 在这个例子中，创建者引用了一个用于排序的“社区检测算法”。我的数据不同，因为维度之间没有成员关系（即第一个维度（人）是第二个维度（组）的成员。

我找到了一篇详细讨论这个问题的论文：http ://ricerca.mat.uniroma3.it/users/colanton/docs/visual.pdf （警告：PDF）

所以总而言之，我正在获取会员数据，试图在数据中找到“社区”，并以视觉方式表示。

我在这里找到了可能有帮助的类似讨论： 对二进制二维矩阵进行排序？ 图中是否有用于社区检测的算法的实现？

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到目前为止我见过的最好的解决方案是：http: //matthewlincoln.net/2014/12/20/adjacency-matrix-plots-with-r-and-ggplot2.html

总结一下方法：

一个很好的选择是可视化编码网络关系数据的邻接矩阵，例如，单元 AB 描述连接节点 A 到节点 B 的边。Mike Bostock 使用 Jacques Bretin 的 Les Misérables 共现网络数据集在 D3 中实现了这一点. 使用 ggplot2 生成邻接矩阵可视化也相当容易，但它确实需要你咬紧牙关，最后弄清楚如何使用有序因子。

它可以绘制如下所示的矩阵图： 在此处输入图像描述

并将其排序为： 在此处输入图像描述

于 2015-07-14T21:55:24.580 回答