R blearn - subgraph函数错误:节点必须是字符串的向量

Question

这里我漏掉了什么？我已经清理了工作区并重新启动了会话。这是我的代码中似乎会引起麻烦的部分。我尝试平均一个强度对象的贝叶斯网络弧强度，然后保存平均图的所有节点，然后计算相关节点，保存为字符串的向量：

averaged = averaged.network (strength)
nodes.averaged = unique(unlist(arcs(averaged)))
relevant.nodes = nodes(averaged)[sapply(nodes.averaged, degree, object = averaged) > 0]
averagedNew = subgraph(averaged,relevant.nodes)

然后我得到了这个错误：

Error in check.nodes(nodes, graph = x, max.nodes = length(x$nodes)) : 
  nodes must be a vector of character strings, the labels of the nodes.

这是我的relevant.nodes：

[1] "V81"  "V97"  "V114" "V55"  "V93"  "V119" "V102" "V23"  "V24"  "V76"  "V67"  "V29"  "V33"  "V84"  "V89"  "V73" 
[17] "V82"  "V71"  "V45"  "V7"   "V21"  "V109" "V5"   "V41"  "V65"  "V118" "V6"   "V20"  "V100" "V15"  "V59"  "V94" 
[33] "V57"  NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    
[49] NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    
[65] NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA    
[81] NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA

当我检查抛出此错误消息的位置的源代码时，我发现了if语句(Link)

  # nodes must be a vector of character strings.
  if (!is(nodes, "character"))
    stop("nodes must be a vector of character strings, the labels of the nodes.")

并运行它：

(!is(relevant.nodes, "character"))

结果就是

[1] FALSE

有谁有主意吗？我是R的新手，直到昨天我才发现自己学会了=和<-之间的区别，所以请不要对我太苛刻。

Answer 1

我发现我错了..。字符串的向量不允许有任何空数据。这就完成了这个把戏：

relevant.nodes = relevant.nodes[!is.na(relevant.nodes)]