आर का उपयोग करके "व्हाइट हाउस के पथ" की गणना कैसे करें?


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मैं अभी इस महान विश्लेषण में आया हूं जो कि दिलचस्प और सुंदर दोनों है:

http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html

मैं उत्सुक हूं कि आर का उपयोग करके इस तरह के "पथ के पेड़" का निर्माण कैसे किया जा सकता है। ऐसे पथ पेड़ के निर्माण के लिए क्या डेटा और एल्गोरिदम की आवश्यकता है?

धन्यवाद।


मोटे तौर पर: प्रत्येक राज्य में विजेता के सभी संयोजनों की जांच करें और परिणामों को 9-मंद बाइनरी हाइपरटेबल में डालें, सूचना लाभ के आधार पर एक पेड़ में पुन: व्यवस्थित करें, निरर्थक शाखाओं को prune करें। 29


1
मुझे लगता है कि उन्होंने वास्तव में इसे थोड़ा अलग तरीके से किया था: ईवी द्वारा राज्यों को रैंक करें, फिर देखें कि क्या होता है यदि प्रत्येक उम्मीदवार जीतता है, पेड़ के नीचे जा रहा है। तो, आपको उत्पन्न करने की आवश्यकता नहीं है और फिर prune करें। 29
पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

जवाबों:


10

पुनरावर्ती समाधान का उपयोग करना स्वाभाविक है।

47

paths.compute <- function(start, options, states) {
  if (start > sum(options)) x <- list(Id="O", width=1)
  else if (start < -sum(options)) x <- list(Id="R", width=1)
  else if (length(options) == 0 && start == 0) x <- list(Id="*", width=1)
  else {
    l <- paths.compute(start+options[1], options[-1], states[-1])
    r <- paths.compute(start-options[1], options[-1], states[-1])
    x <- list(Id=states[1], L=l, R=r, width=l$width+r$width, node=TRUE)
  }
  class(x) <- "path"
  return(x)
}

states <- c("FL", "OH", "NC", "VA", "WI", "CO", "IA", "NV", "NH")
votes <- c(29, 18, 15, 13, 10, 9, 5, 6, 4)
p <- paths.compute(47, votes, states)

29=512

छवि

plot.pathwidthpaths.compute1/512

नोड्स के ऊर्ध्वाधर पदों को एक ज्यामितीय श्रृंखला (सामान्य अनुपात के साथ a) में व्यवस्थित किया जाता है ताकि रिक्ति पेड़ के गहरे हिस्सों में करीब हो जाए। पत्तों के प्रतीकों की शाखाओं और आकारों की मोटाई गहराई से भी मापी जाती है। (यह पत्तियों पर गोलाकार प्रतीकों के साथ समस्या पैदा करेगा, क्योंकि उनका पहलू अनुपात aअलग-अलग होगा। मैंने इसे ठीक करने के लिए परेशान नहीं किया है।)

paths.compute <- function(start, options, states) {
  if (start > sum(options)) x <- list(Id="O", width=1)
  else if (start < -sum(options)) x <- list(Id="R", width=1)
  else if (length(options) == 0 && start == 0) x <- list(Id="*", width=1)
  else {
    l <- paths.compute(start+options[1], options[-1], states[-1])
    r <- paths.compute(start-options[1], options[-1], states[-1])
    x <- list(Id=states[1], L=l, R=r, width=l$width+r$width, node=TRUE)
  }
  class(x) <- "path"
  return(x)
}

plot.path <- function(p, depth=0, x0=1/2, y0=1, u=0, v=1, a=.9, delta=0,
               x.offset=0.01, thickness=12, size.leaf=4, decay=0.15, ...) {
  #
  # Graphical symbols
  #
  cyan <- rgb(.25, .5, .8, .5); cyan.full <- rgb(.625, .75, .9, 1)
  magenta <- rgb(1, .7, .775, .5); magenta.full <- rgb(1, .7, .775, 1)
  gray <- rgb(.95, .9, .4, 1)
  #
  # Graphical elements: circles and connectors.
  #
  circle <- function(center, radius, n.points=60) {
    z <- (1:n.points) * 2 * pi / n.points
    t(rbind(cos(z), sin(z)) * radius + center)
  }
  connect <- function(x1, x2, veer=0.45, n=15, ...){
    x <- seq(x1[1], x1[2], length.out=5)
    y <- seq(x2[1], x2[2], length.out=5)
    y[2] = veer * y[3] + (1-veer) * y[2]
    y[4] = veer * y[3] + (1-veer) * y[4]
    s = spline(x, y, n)
    lines(s$x, s$y, ...)
  }
  #
  # Plot recursively:
  #
  scale <- exp(-decay * depth)
  if (is.null(p$node)) {
    if (p$Id=="O") {dx <- -y0; color <- cyan.full} 
    else if (p$Id=="R") {dx <- y0; color <- magenta.full}
    else {dx = 0; color <- gray}
    polygon(circle(c(x0 + dx*x.offset, y0), size.leaf*scale/100), col=color, border=NA)
    text(x0 + dx*x.offset, y0, p$Id, cex=size.leaf*scale)
  } else {  
    mid <- ((delta+p$L$width) * v + (delta+p$R$width) * u) / (p$L$width + p$R$width + 2*delta)
    connect(c(x0, (x0+u)/2), c(y0, y0 * a), lwd=thickness*scale, col=cyan, ...)
    connect(c(x0, (x0+v)/2), c(y0, y0 * a), lwd=thickness*scale, col=magenta,  ...)
    plot(p$L, depth=depth+1, x0=(x0+u)/2, y0=y0*a, u, mid, a, delta, x.offset, thickness, size.leaf, decay, ...)
    plot(p$R, depth=depth+1, x0=(x0+v)/2, y0=y0*a, mid, v, a, delta, x.offset, thickness, size.leaf, decay, ...)
  }
}

plot.grid <- function(p, y0=1, a=.9, col.text="Gray", col.line="White", ...) {
  #
  # Plot horizontal lines and identifiers.
  #
  if (!is.null(p$node)) {
    abline(h=y0, col=col.line, ...)
    text(0.025, y0*1.0125, p$Id, cex=y0, col=col.text, ...)
    plot.grid(p$L, y0=y0*a, a, col.text, col.line, ...)
    plot.grid(p$R, y0=y0*a, a, col.text, col.line, ...)
  }
}

states <- c("FL", "OH", "NC", "VA", "WI", "CO", "IA", "NV", "NH")
votes <- c(29, 18, 15, 13, 10, 9, 5, 6, 4)
p <- paths.compute(47, votes, states)

a <- 0.925
eps <- 1/26
y0 <- a^10; y1 <- 1.05

mai <- par("mai")
par(bg="White", mai=c(eps, eps, eps, eps))
plot(c(0,1), c(a^10, 1.05), type="n", xaxt="n", yaxt="n", xlab="", ylab="")
rect(-eps, y0 - eps * (y1 - y0), 1+eps, y1 + eps * (y1-y0), col="#f0f0f0", border=NA)
plot.grid(p, y0=1, a=a, col="White", col.text="#888888")
plot(p, a=a, delta=40, thickness=12, size.leaf=4, decay=0.2)
par(mai=mai)

2
यह एक बहुत अच्छा समाधान है। और ग्राफिक्स प्रभावशाली हैं। वहाँ भी एक partitionsपैकेज है कि संभावनाओं की गणना के लिए एक संरचना प्रदान कर सकता है।
DWIN

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ताल गैली
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