ではergmとlatentnetパッケージ、彼らは入力にネットワークを私達を許可し、共変量を指定します。次に、ホモフィリーやクラスタリングなどの効果を（latentnetパッケージに）追加できます。ここには2つのアプリケーションブランチがあるようです。
1）既存のデータ/ネットワークがあり、それがどのように実行され、どの程度均一にクラスタリングが存在するかを確認したい。
2）既存のデータがなく、私たちの好みに合わせて十分な均質性とクラスタリングを備えたネットワークを最初から生成したい。
上記のパッケージのすべての例samplikeは、Sampson MonkDataである既存のデータセットで機能します。一定量のホモフィリーとクラスタリングを使用してネットワークを生成することにのみ関心がある場合、どの入力ネットワークを配置する必要がありますか？たとえば、適応されたコードから：
library(ergm)
library(latentnet)
test.net = as.network(matrix(0,100,100), directed = F) #100-node network
test.net%v%"gender" = rbinom(100, size = 1, prob = 0.5) #nodal attribute
gest <- ergmm(test.net ~ euclidean(d=3,G=10) + nodematch("gender")
g.sim <- simulate(gest)
plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"), vertex.cex = 2)
クラスタリングを使用してネットワークをシミュレートするtest.net場合、すでに10個のクラスターがあるオブジェクト（確率的ブロックモデルなど）から開始する必要がありますか？それとも、100ノードのネットワークだけから始めるべきですか？
ではergm、エッジのない100ノードネットワークから始めます。例えば：
library(ergm)
test.net <- network(40, directed = FALSE, density = 0)
test.net%v%"gender" = rbinom(40, size = 1, prob = 0.5)
g.sim <- ergm::simulate(test.net ~ nodematch("gender") + edges,
coef = c(2, -3)) #when using ergm::simulate with a formula as input,
#coefficients for ergm terms are required
plot(g.sim, vertex.col = as.numeric(test.net%v%"gender"))
のドキュメントを見ると、latentnet同じように機能するはずですが、シミュレートされたネットワークを生成することもできません。
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