Height<-c(1.75, 1.8, 1.65, 1.9, 1.74, 1.91, 1.75, 1.8, 1.65, 1.9)
save1<-data.frame(Weight,Height)
//身高体重数据写入文本文件
write.csv(save1, file = "foo1.csv", sep = ",", col.names = TRUE)
//读取数据至data数据框
foo<-read.csv("foo1.csv", header=T, sep=",")
//data数据框新增一列bmi变量
data.frame(Weight,Height,BMI=Weight/Height)
//计算weight和height的平方的比值存入bmi变量
save2<-data.frame(save1,BMI=foo$1/foo$2)
//将更新后的data数据框写入文件。
write.csv(save2, file = "foo2.csv", sep = ",", col.names = TRUE)
一般地， TOPSIS综合评价法 主要包含两个步骤：计算权重和计算相对接近度。如需详细了解 TOPSIS综合评价法 的原理和方法，请自行百度，网上有许多非常详尽的原理说明和案例讲解。
根据熵权法确定各个指标的权重；计算各指标信息熵，指标的信息熵越小，则该指标表达信息的不确定性小，在综合评价中对决策的帮助更大，即应该有较大的权重。熵权法是一种客观的赋予权重的方法，它通过各个指标所提供的信息不确定性来确定各指标的权重
根据权重加权规范化指标属性矩阵后，确定正理想方案Amax和负理想方案 Amin，计算各备选方案与Amax 、Amin的距离，以评估与正负理想方案的接近程度，根据相对接近度确定优先次序。其中计算距离一般使用欧式距离。
按照惯例，导入需要使用的包 data.table 、 plyr 。然后载入使用的数据，我们简单看一下案例数据情况。
其中的字段target即为目标字段，我们需要对其含有的8个方案（A~H）进行综合评价排序，选择其中的最优方案。该数据集中的指标均为正向指标。正向指标表示指标的数值越高越好，负向指标则表示指标的数值越低越好，这决定了该指标在进行权重计算时的处理方式。
计算权重的第一步是计算各个指标的熵值，由于我们用到的指标均是正向指标，所以选择自定义函数 entropy_positive 即可。如果指标既存在正向指标又存在负向指标，则可分开进行计算。自定义函数情况如下：
调用函数并完成权重的计算，x1~x8的权重依次为：11.10%、6.61%、28.19%、7.08%、11.88%、8.11%、11.94%、15.09%，计算过程如下：
在将指标向量规范化后，利用熵值法得到的权重计算得到加权标准化矩阵，然后提取正理想方案和负理想方案并计算出各个方案距离正负理想方案的距离，最终根据计算得到距离比值进行排序。具体计算过程如下：
至此，我们就完成了用 TOPSIS综合评价法 进行多对象多指标的最优对象选择，输出的结果如下，显然在这八个方案中，方案A为最优方案。
资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
语言R常见的网络分析包：
网络分析研究大部分是描述性的工作。
网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。
网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包
网络数据统计分析 statistical analysis of network data
在CRAN上
G=（V,E）
节点 ：vertices 或者 nodes
边：edges 或者 links
节点数量：图的阶数 order
边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected
有向 directed graph 或者 digraph
边：有向边 directed edges 或 弧 arcs
双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network）
数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity
二元组普查
