获取图形社区的有效方法

我有以下类型的数据,我知道那里会有很多不相关的社区(良好的分离)。我想有效地(快速且最好是低/无依赖性)将数据分离到它们的社区中。我知道我可以用 图解 做这项工作,但希望有一个快速的基础R方法来提取这些社区。我展示了如何使用下面的i图来分隔社区。

有没有一种快速的、基于R的方法来提取社区? 共享非基r方法也很好,因此这个问题对未来的搜索者更有用。

dat <-  data.frame(
    x = c('A', 'A', 'B', 'C',    'D', 'F',   'E',    'W', 'X', 'R', 'W'),
    y = c('A', 'B', 'C', 'C',    'F', 'F',   'E',    'Y', 'P', 'P', 'P')
)

mat <- xtabs(~ x + y, data = dat)

library(igraph)
g <- graph.data.frame(dat)
plot(g)

clust <- cluster_walktrap(g)

data.frame(
    val = clust$names,
    group = clust$membership
)

期望输出

##    val group
## 1    A     2
## 2    B     2
## 3    C     2
## 4    D     3
## 5    F     3
## 6    E     4
## 7    W     1
## 8    X     1
## 9    R     1
## 10   Y     1
## 11   P     1