{"id":22211623,"url":"https://github.com/kwokhing/network-analysis-on-mrt-station","last_synced_at":"2025-10-13T04:31:09.848Z","repository":{"id":189295775,"uuid":"116685694","full_name":"KwokHing/Network-Analysis-on-MRT-Station","owner":"KwokHing","description":"Demo on applying the concept of network analysis on a network of connected railway stations, attempting to identify the important stations (nodes) in this network. Web scraping techniques using rvest package is also briefly discussed upon.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2019-12-05T11:56:56.000Z","size":1231,"stargazers_count":5,"open_issues_count":0,"forks_count":1,"subscribers_count":0,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-04-06T02:41:18.770Z","etag":null,"topics":["betweenness-centrality","closeness-centrality","data-cleaning","degree-centrality","eigenvector-centrality","gephi","graph-analysis","igraph","r","rvest","social-network-analysis","social-networks","web-scraping","xpath"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"R","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"unlicense","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/KwokHing.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null}},"created_at":"2018-01-08T14:18:05.000Z","updated_at":"2025-03-08T09:58:06.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"602cda61-1120-4b42-b33a-9a487e8a9641","html_url":"https://github.com/KwokHing/Network-Analysis-on-MRT-Station","commit_stats":null,"previous_names":["kwokhing/network-analysis-on-mrt-station"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/KwokHing/Network-Analysis-on-MRT-Station","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/KwokHing%2FNetwork-Analysis-on-MRT-Station","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/KwokHing%2FNetwork-Analysis-on-MRT-Station/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/KwokHing%2FNetwork-Analysis-on-MRT-Station/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/KwokHing%2FNetwork-Analysis-on-MRT-Station/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/KwokHing","download_url":"https://codeload.github.com/KwokHing/Network-Analysis-on-MRT-Station/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/KwokHing%2FNetwork-Analysis-on-MRT-Station/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":279013688,"owners_count":26085390,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-10-13T02:00:06.723Z","response_time":61,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["betweenness-centrality","closeness-centrality","data-cleaning","degree-centrality","eigenvector-centrality","gephi","graph-analysis","igraph","r","rvest","social-network-analysis","social-networks","web-scraping","xpath"],"created_at":"2024-12-02T20:35:43.315Z","updated_at":"2025-10-13T04:31:09.334Z","avatar_url":"https://github.com/KwokHing.png","language":"R","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"\n## Introduction to basic Network Analysis using railway (Singapore MRT) stations ##\n\nThis demo will provide \n\n- a brief introduction to web scraping using Rvest package\n- a brief introduction to the concept of graph and network analysis using R igraph package\n- a brief introduction on the metrics used to perform network analysis (such as degree, betweeness, closeness and eigenvector centrality)\n- investigation into which MRT station is an important node in the Singapore MRT network\n\n## Codes Walkthrough ##\n\nInstalling the rvest package to scrape the list of MRT stations from wikipedia\n\n\n```R\ninstall.packages(\"rvest\")\nlibrary(rvest)\n```\n\n    Installing package into '/home/nbcommon/R'\n    (as 'lib' is unspecified)\n    also installing the dependencies 'xml2', 'selectr'\n    \n    Loading required package: xml2\n\n\nBefore we can scrape the MRT stations data, we would need to ascertain the correct [XPath](https://www.w3schools.com/xml/xpath_intro.asp) to use.\n\n1. navigate to the [wikipedia page](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Singapore_MRT_stations) and fire up the developer tool (*F12 for windows or right-click \u0026gt; Inspect*) \n2. copy the table XPath\n\n![png](images/xpath.jpg)\n\nNow we are ready to do some real and dirty work, scraping and cleaning the data!\n\n### Data Scraping \n\n\n```R\nurl \u003c- \"https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Singapore_MRT_stations\"\n```\n\n\n```R\nmrt_stn \u003c-  url %\u003e%\n  read_html() %\u003e%\n  #paste the copied xpath: html_nodes(xpath here)\n  html_nodes(xpath='//*[@id=\"mw-content-text\"]/div/table[2]') %\u003e% \n  html_table(fill = TRUE)\n```\n\n\n```R\nmrt \u003c- mrt_stn[[1]]\n```\n\n### Data Cleaning\n\n\n```R\nmrt \u003c- mrt[,c(1:2,5,7:8)] \nnames(mrt) \u003c- c(\"Code\",\"Name\",\"Opening\",\"Status\",\"Location\")\n```\n\n\n```R\nmrt \u003c- subset(mrt,Code != Name)\n```\n\n\n```R\nmrt \u003c- mrt[2:nrow(mrt),]\n```\n\n\n```R\nmrt$Code \u003c- substr(mrt$Code, 1, 4)\nmrt$Code \u003c- iconv(mrt$Code, \"ASCII\", \"UTF-8\", sub=\"\")\nmrt$Name \u003c- gsub('\\\\[.\\\\]',\"\",mrt$Name)\n```\n\n\n```R\nmrt \u003c- mrt[mrt$Name != 'Reserved Station',]\nmrt \u003c- mrt[mrt$Name != 'Punggol Coast',]\nmrt \u003c- mrt[mrt$Status != 'TBA',]\n```\n\n### Generating the MRT network's edgelist\n\ni. preparing the North-South Line (NSL) edgelist\n\n\n```R\nns_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'NS',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(ns_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- ns_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- ns_df$Name[i+1]\n}\n\nns_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"NSL\")\nnames(ns_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\nii. preparing the East-West Line (EWL) edgelist\n\n\n```R\new_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'EW',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(ew_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- ew_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- ew_df$Name[i+1]\n}\n\new_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"EWL\")\nnames(ew_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\niii. preparing the Changi Airport Branch Line (CAL) edgelist\n\n\n```R\ncg_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'CG',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(cg_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- cg_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- cg_df$Name[i+1]\n}\n\ncg_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"CAL\")\nnames(cg_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\niv. preparing the North-East Line (NEL) edgelist\n\n\n```R\nne_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'NE',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(ne_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- ne_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- ne_df$Name[i+1]\n}\n\nne_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"NEL\")\nnames(ne_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\nv. preparing the Circle Line (CCL) edgelist\n\n\n```R\ncc_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'CC',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(cc_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- cc_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- cc_df$Name[i+1]\n}\n\ncc_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"CCL\")\nnames(cc_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\nvi. preparing the Downtown Line (DTL) edgelist\n\n\n```R\ndt_df \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) == 'DT',]\n\nsourceList \u003c- \"\"\ntargetList \u003c- \"\"\nfor (i in 1:nrow(dt_df)-1) {\n  sourceList[i] \u003c- dt_df$Name[i]\n  targetList[i] \u003c- dt_df$Name[i+1]\n}\n\ndt_edgelist \u003c- data.frame(sourceList, targetList, \"DTL\")\nnames(dt_edgelist) \u003c- c(\"source\", \"target\", \"network\")\n```\n\n\n```R\nmrt_edgelist \u003c- rbind(ns_edgelist,ew_edgelist,cg_edgelist,ne_edgelist,cc_edgelist,dt_edgelist)\n```\n\n\n```R\nmrt_edgelist\n```\n\n\n\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth\u003esource\u003c/th\u003e\u003cth\u003etarget\u003c/th\u003e\u003cth\u003enetwork\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eJurong East      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBukit Batok      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBukit Batok      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBukit Gombak     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBukit Gombak     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eChoa Chu Kang    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eChoa Chu Kang    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eYew Tee          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eYew Tee          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eKranji           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eKranji           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eMarsiling        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eMarsiling        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eWoodlands        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eWoodlands        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eAdmiralty        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eAdmiralty        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eSembawang        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eSembawang        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eYishun           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eYishun           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eKhatib           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eKhatib           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eYio Chu Kang     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eYio Chu Kang     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eAng Mo Kio       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eAng Mo Kio       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBishan           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBishan           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBraddell         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBraddell         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eToa Payoh        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eToa Payoh        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNovena           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eNovena           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNewton           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eNewton           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eOrchard          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eOrchard          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eSomerset         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eSomerset         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDhoby Ghaut      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eDhoby Ghaut      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eCity Hall        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eCity Hall        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eRaffles Place    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eRaffles Place    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eMarina Bay       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eMarina Bay       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eMarina South Pier\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNSL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003ePasir Ris        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTampines         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eEWL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTampines         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eSimei            \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eEWL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eSimei            \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTanah Merah      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eEWL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTanah Merah      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBedok            \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eEWL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBedok            \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eKembangan        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eEWL              \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBeauty World    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eKing Albert Park\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eKing Albert Park\u003c/td\u003e\u003ctd\u003eSixth Avenue    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eSixth Avenue    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTan Kah Kee     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTan Kah Kee     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBotanic Gardens \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBotanic Gardens \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eStevens         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eStevens         \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eNewton          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eNewton          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eLittle India    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eLittle India    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eRochor          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eRochor          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBugis           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBugis           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003ePromenade       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003ePromenade       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBayfront        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBayfront        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDowntown        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eDowntown        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTelok Ayer      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTelok Ayer      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eChinatown       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eChinatown       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eFort Canning    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eFort Canning    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBencoolen       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBencoolen       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eJalan Besar     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eJalan Besar     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBendemeer       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBendemeer       \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eGeylang Bahru   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eGeylang Bahru   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eMattar          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eMattar          \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eMacPherson      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eMacPherson      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eUbi             \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eUbi             \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eKaki Bukit      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eKaki Bukit      \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBedok North     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBedok North     \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eBedok Reservoir \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eBedok Reservoir \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTampines West   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTampines West   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTampines        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTampines        \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eTampines East   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eTampines East   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eUpper Changi    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eUpper Changi    \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eExpo            \u003c/td\u003e\u003ctd\u003eDTL             \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\n\n\n\n```R\nmrt_edgelist$target \u003c- as.character(mrt_edgelist$target)\nmrt_edgelist$source \u003c- as.character(mrt_edgelist$source)\nmrt_edgelist$network \u003c- as.character(mrt_edgelist$network)\n```\n\nClosing the loop for the graph network \n\n\n```R\nmrt_edgelist[nrow(mrt_edgelist)+1,] \u003c- c(\"Bayfront\",\"Marina Bay\",\"CEL\")\nmrt_edgelist[nrow(mrt_edgelist)+1,] \u003c- c(\"Bayfront\",\"Promenade\",\"CCL\")\nmrt_edgelist[nrow(mrt_edgelist)+1,] \u003c- c(\"Tanah Merah\",\"Expo\",\"CAL\")\n```\n\nSpecifying this network to be a undirected graph network\n\n\n```R\nmrt_edgelist$type \u003c- \"undirected\"\n```\n\nExporting the mrt edgelist to csv\n\n\n```R\nwrite.csv(mrt_edgelist, file=\"mrt_edgelist.csv\", row.names=F)\n```\n\n### Generating the MRT network's nodelist\n\n\n```R\nmrt_node \u003c- mrt[substr(mrt$Code,1,2) != 'TE',]\nnames(mrt_node)[2] \u003c- \"id\"\nmrt_node$label \u003c- mrt_node$id\n\n# removing duplicated mrt names/nodes (nodes in a network should be unique)\nmrt_nodes \u003c- unique(mrt_node)\nmrt_nodes \u003c- mrt_nodes[!duplicated(mrt_nodes$id),]\nmrt_nodes$Code \u003c- substr(mrt_nodes$Code, 1, 2)\n```\n\nExporting the mrt nodes to csv\n\n\n```R\nwrite.csv(mrt_nodes, file=\"mrt_nodes.csv\", row.names=F)\n```\n\n### Visualisation of the MRT network using Gephi\n\n![png](images/GephiDegree.jpg)\n\n\n### Visualisation of the MRT network using R igraph package\n\nInstalling the igraph package to do graph network analysis and plotting\n\n\n```R\ninstall.packages(\"igraph\")\nlibrary(igraph)\n```\n\n    Installing package into '/home/nbcommon/R'\n    (as 'lib' is unspecified)\n    \n    Attaching package: 'igraph'\n    \n    The following objects are masked from 'package:stats':\n    \n        decompose, spectrum\n    \n    The following object is masked from 'package:base':\n    \n        union\n    \n\n\n\n```R\n# renaming for igraph edgelist format\nnames(mrt_edgelist) \u003c- c(\"from\",\"to\",\"network\",\"type\")\n# rearranging for igraph nodelist format\nmrt_nodes \u003c- mrt_nodes[c(2,6,1,3,4,5)]\n```\n\nSetting up the graph network\n\n\n```R\ng = graph.data.frame(mrt_edgelist, mrt_nodes, directed=F)\n# Removing self loops\n# g = simplify(g, remove.loops = T)\n```\n\nChecking if multiple edges exists in the graph network\n\n\n```R\nany_multiple(g)\nwhich_multiple(g)\n#count_multiple(g)\n#which_multiple(simplify(g))\n#all(count_multiple(simplify(g)) == 1)\nE(g)[38]\nE(g)[135]\n```\n\n\nTRUE\n\n\n\n\n    + 1/136 edge from d7df987 (vertex names):\n    [1] City Hall--Raffles Place\n\n\n\n    + 1/136 edge from d7df987 (vertex names):\n    [1] Promenade--Bayfront\n\n\nRemoving multiple edges to create a simplified graph \n\n\n```R\nsimple_g \u003c- g\n```\n\n\n```R\nsimple_g \u003c- delete_edges(simple_g,c(38,135))\n```\n\n\n```R\nany_multiple(simple_g)\n```\n\n\nFALSE\n\n\nDisplaying descriptive statistics of the graph network\n\n\n```R\nV(simple_g)\n```\n\n\n    + 119/119 vertices, named, from 24e1b48:\n      [1] Jurong East       Bukit Batok       Bukit Gombak      Choa Chu Kang    \n      [5] Yew Tee           Kranji            Marsiling         Woodlands        \n      [9] Admiralty         Sembawang         Yishun            Khatib           \n     [13] Yio Chu Kang      Ang Mo Kio        Bishan            Braddell         \n     [17] Toa Payoh         Novena            Newton            Orchard          \n     [21] Somerset          Dhoby Ghaut       City Hall         Raffles Place    \n     [25] Marina Bay        Marina South Pier Pasir Ris         Tampines         \n     [29] Simei             Tanah Merah       Bedok             Kembangan        \n     [33] Eunos             Paya Lebar        Aljunied          Kallang          \n     [37] Lavender          Bugis             Tanjong Pagar     Outram Park      \n    + ... omitted several vertices\n\n\n\n```R\nE(simple_g)\n```\n\n\n    + 134/134 edges from 24e1b48 (vertex names):\n     [1] Jurong East  --Bukit Batok   Bukit Batok  --Bukit Gombak \n     [3] Bukit Gombak --Choa Chu Kang Choa Chu Kang--Yew Tee      \n     [5] Yew Tee      --Kranji        Kranji       --Marsiling    \n     [7] Marsiling    --Woodlands     Woodlands    --Admiralty    \n     [9] Admiralty    --Sembawang     Sembawang    --Yishun       \n    [11] Yishun       --Khatib        Khatib       --Yio Chu Kang \n    [13] Yio Chu Kang --Ang Mo Kio    Ang Mo Kio   --Bishan       \n    [15] Bishan       --Braddell      Braddell     --Toa Payoh    \n    [17] Toa Payoh    --Novena        Novena       --Newton       \n    [19] Newton       --Orchard       Orchard      --Somerset     \n    + ... omitted several edges\n\n\n\n```R\n# Network Size (num of nodes and edges)\nsummary(simple_g)\n# Network Density\ngraph.density(simple_g,loop=FALSE)\n# greatest distance between any pair of vertices\ndiameter(simple_g)\n# Average Path Length\nmean_distance(simple_g, directed=F)\n```\n\n    IGRAPH 24e1b48 UN-- 119 134 -- \n    + attr: name (v/c), label (v/c), Code (v/c), Opening (v/c), Status\n    | (v/c), Location (v/c), network (e/c), type (e/c)\n\n\n\n0.0190856003418316\n\n\n\n30\n\n\n\n10.0371741917106\n\n\n\n```R\n# Length of all paths in the graph\ndistances(simple_g)\n```\n\n\n\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth\u003e\u003c/th\u003e\u003cth\u003eJurong East\u003c/th\u003e\u003cth\u003eBukit Batok\u003c/th\u003e\u003cth\u003eBukit Gombak\u003c/th\u003e\u003cth\u003eChoa Chu Kang\u003c/th\u003e\u003cth\u003eYew Tee\u003c/th\u003e\u003cth\u003eKranji\u003c/th\u003e\u003cth\u003eMarsiling\u003c/th\u003e\u003cth\u003eWoodlands\u003c/th\u003e\u003cth\u003eAdmiralty\u003c/th\u003e\u003cth\u003eSembawang\u003c/th\u003e\u003cth\u003e...\u003c/th\u003e\u003cth\u003eBendemeer\u003c/th\u003e\u003cth\u003eGeylang Bahru\u003c/th\u003e\u003cth\u003eMattar\u003c/th\u003e\u003cth\u003eUbi\u003c/th\u003e\u003cth\u003eKaki Bukit\u003c/th\u003e\u003cth\u003eBedok North\u003c/th\u003e\u003cth\u003eBedok Reservoir\u003c/th\u003e\u003cth\u003eTampines West\u003c/th\u003e\u003cth\u003eTampines East\u003c/th\u003e\u003cth\u003eUpper Changi\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eJurong East\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Batok\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Gombak\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eChoa Chu Kang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYew Tee\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKranji\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarsiling\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eWoodlands\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eAdmiralty\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSembawang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYishun\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKhatib\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYio Chu Kang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eAng Mo Kio\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBishan\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBraddell\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eToa Payoh\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eNovena\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eNewton\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eOrchard\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSomerset\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eDhoby Ghaut\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eCity Hall\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eRaffles Place\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarina Bay\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarina South Pier\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003ePasir Ris\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSimei\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTanah Merah\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003e...\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e   \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKent Ridge\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eHaw Par Villa\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003ePasir Panjang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eLabrador Park\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTelok Blangah\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBayfront\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Panjang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eCashew\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eHillview\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBeauty World\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKing Albert Park\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSixth Avenue\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTan Kah Kee\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eStevens\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eRochor\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eDowntown\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTelok Ayer\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eFort Canning\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBencoolen\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eJalan Besar\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBendemeer\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eGeylang Bahru\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMattar\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eUbi\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e11 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKaki Bukit\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e12 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBedok North\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e13 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBedok Reservoir\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e14 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines West\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e16 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e15 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines East\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 2 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eUpper Changi\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e23 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e22 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e21 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e20 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e19 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e18 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e17 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e10 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 9 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 8 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 7 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 6 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 5 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 4 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 3 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 1 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e 0 \u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\n\n\nIn graph theory and network analysis, indicators of centrality identify the most important vertices within a graph. Applications include identifying the most influential person(s) in a social network, key infrastructure nodes in the Internet or urban networks, and super-spreaders of disease. In this scenario, we could identify the important stations in the MRT network using different centrality measures.\n\nGeneration of graph attributes: **Degree Centrality** (_in-degree, out-degree and total degree_)\n\nSince this is an undirected network, we will use the _total degree_ centrality measure.\n[_in-degree_ and _out-degree_ will be relevant if it is a directed network graph]\n\n**Degree centrality** measures how connected an entity is by counting the number of direct links each entity has to others in the network.\n\n\n```R\nV(simple_g)$degree=degree(simple_g, mode=\"all\")\n```\n\n**Betweenness centrality** measures the number of paths that pass through each entity.\n\n\n```R\nV(simple_g)$betweenness=betweenness(simple_g,normalized=T)\n```\n\nGeneration of graph attributes: **Closeness Centrality**\n\nCloseness centrality (or closeness) of a node is a measure of centrality in a network, calculated as the sum of the length of the shortest paths between the node and all other nodes in the graph. Thus the more central a node is, the closer it is to all other nodes\n\n**Closeness centrality** measures the proximity of an entity to the other entities in the social network.\n\n\n```R\nV(simple_g)$closeness=closeness(simple_g, normalized=T)\n```\n\nGeneration of graph attributes: **Eigenvector**\n\n**Eigenvector** measures how connected an entity is and how much direct influence it might have over other connected entities in the network.\n\n\n```R\nV(simple_g)$eigen=evcent(simple_g)$vector\n```\n\n**Coreness** is a measure that can help identify tightly interlinked groups within a network. A k-core is a maximal group of entities, all of which are connected to at least k other entities in the group.\n\n\n```R\nV(simple_g)$coreness=coreness(simple_g)\n```\n\n\nSpecify graph layout to use\n\n\n```R\nglay = layout_with_lgl(simple_g)\n```\n\nInstalling the plyr package for data mapping / transformation\n\n\n```R\ninstall.packages(\"plyr\")\nlibrary(plyr)\n```\n\n    Installing package into '/home/nbcommon/R'\n    (as 'lib' is unspecified)\n\n\n\n```R\n# Generate node colors based on network:\nE(simple_g)$color \u003c- mapvalues(E(simple_g)$network, c(\"NSL\",\"EWL\",\"CAL\",\"NEL\",\"CCL\",\"DTL\",\"CEL\"), c(\"#D42E12\",\"#009645\",\"#009645\",\"#9900AA\",\"#FA9E0D\",\"#FA9E0D\",\"#005EC4\"))\n```\n\n\n```R\n# plot degree graph \nplot(simple_g, layout=glay, edge.color=E(simple_g)$color, edge.width=3, edge.curve=1, \n     vertex.label.cex=.7, vertex.color=\"white\", vertex.frame.color=\"black\", \n     vertex.label.font=1.5, vertex.label=V(simple_g)$label, vertex.label.color=\"grey40\",\n     vertex.size=V(simple_g)$degree*3.5) \n```\n\n![png](images/Degree.jpg)\n\n\n```R\nV(simple_g)$name[degree(simple_g)==max(degree(simple_g))]\n```\n\n\n'Dhoby Ghaut'\n\n\n\n```R\n# plot closeness graph\nplot(simple_g, layout=glay, edge.color=E(simple_g)$color, edge.width=3, edge.curve=1, \n     vertex.label.cex=.7, vertex.color=\"white\", vertex.frame.color=\"black\", \n     vertex.label.font=.7, vertex.label=V(simple_g)$label, vertex.label.color=\"grey40\",\n     vertex.size=V(simple_g)$closeness*90) \n```\n\n![png](images/Closeness.jpg)\n\n\n```R\nV(simple_g)$name[closeness(simple_g)==max(closeness(simple_g))]\n```\n\n\n'Little India'\n\n\n\n```R\n# plot betweenness graph\nplot(simple_g, layout=glay, edge.color=E(simple_g)$color, edge.width=3, edge.curve=1, \n     vertex.label.cex=.7, vertex.color=\"white\", vertex.frame.color=\"black\", \n     vertex.label.font=1, vertex.label=V(simple_g)$label, vertex.label.color=\"grey40\",\n     vertex.size=V(simple_g)$betweenness*60) \n```\n\n![png](images/Betweenness.jpg)\n\n\n```R\nV(simple_g)$name[betweenness(simple_g)==max(betweenness(simple_g))]\n```\n\n\n'Botanic Gardens'\n\n\n\n```R\n# plot eigenvector graph\nplot(simple_g, layout=glay, edge.color=E(simple_g)$color, edge.width=3, edge.curve=1, \n     vertex.label.cex=.7, vertex.color=\"white\", vertex.frame.color=\"black\", \n     vertex.label.font=1, vertex.label=V(simple_g)$label, vertex.label.color=\"grey40\",\n     vertex.size=V(simple_g)$eigen*20)\n```\n\n![png](images/Eigenvector.jpg)\n\n\n```R\nV(simple_g)$name[which.max(V(simple_g)$eigen)]\n```\n\n\n'Dhoby Ghaut'\n\n\n\n```R\nattr = data.frame(row.names=V(simple_g)$name,degree=V(simple_g)$degree,\n                  coreness=V(simple_g)$coreness,betweenness=V(simple_g)$betweenness,\n                  closeness=V(simple_g)$closeness,eigen=V(simple_g)$eigen)\n```\n\n\n```R\ntable(attr$degree)\ntable(attr$coreness)\ntable(attr$betweenness)\ntable(attr$closeness)\ntable(attr$eigen)\n```\n\n\n    \n     1  2  3  4  5 \n     6 92  7 13  1 \n\n\n\n    \n     1  2 \n    24 95 \n\n\n\n    \n                      0 0.00195567144719687 0.00402964894490318  0.0047008547008547 \n                      6                   1                   1                   1 \n    0.00582114056690328  0.0068810662031001  0.0123293530073191  0.0127891255009899 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0160534067313728  0.0169491525423729  0.0175975938687803  0.0226816498002939 \n                      1                   3                   1                   1 \n     0.0227057938922346  0.0232110952449936  0.0251684912701862  0.0258203817525851 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0267399267399267  0.0270655270655271  0.0278960838282872  0.0288625373371136 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0309630733359547  0.0317977690859047   0.033391279153991  0.0336085759814573 \n                      1                   1                   1                   3 \n     0.0344398225754158  0.0345308802935922  0.0345767540682795  0.0346226278429668 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0353928243758752  0.0373026220483848  0.0386443437290895  0.0401395528514173 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0412863972186006  0.0418948283355063  0.0421676565744362  0.0422087015307354 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0424798051916696  0.0436163020908784  0.0445023902651021  0.0465739533536144 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0471775556521319  0.0475807619875416  0.0482295482295482  0.0484378772514366 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0486262011685741  0.0490656236418948  0.0493988121106765  0.0499782703172534 \n                      1                   1                   1                   3 \n     0.0505456564778599   0.052923849534019   0.056188130764402  0.0593220338983051 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0604809503114588   0.062344874209281   0.066058235549761   0.066597338631237 \n                      1                   1                   3                   1 \n     0.0671326476411222  0.0689813952525817  0.0691848954560819  0.0705852527886426 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0706214689265537  0.0744724515910957  0.0762518711671254  0.0766843953284631 \n                      2                   1                   1                   1 \n     0.0799845477811579  0.0818484716789802  0.0819209039548023  0.0904485972282583 \n                      1                   2                   1                   1 \n     0.0926601960500266  0.0941285017556204  0.0945241199478488   0.096830225643785 \n                      1                   1                   1                   1 \n     0.0973489787049109  0.0997275166766692   0.105159937363327   0.106567193007871 \n                      2                   1                   1                   1 \n      0.108431116905693   0.112559756627553   0.120474189965715   0.124850479087767 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.127480805446907   0.132674199623352   0.137474734932362   0.142346667770397 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.144993894993895   0.147746321475135    0.15777267302691   0.168727537371605 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.171709332726282   0.189225871429261   0.190974248601367    0.19911632623497 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.202158481819499   0.202221601374144   0.205202361982023   0.210415761263219 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.211503969978546   0.222513330987907   0.226112180349468   0.249501596959224 \n                      1                   1                   1                   1 \n      0.259219593965357   0.277175900057256   0.314647530749226 \n                      1                   1                   1 \n\n\n\n    \n     0.053393665158371 0.0563784042044912 0.0596562184024267 0.0632707774798928 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0672748004561003 0.0708708708708709 0.0711271850512357 0.0717325227963526 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0718198417528911 0.0721271393643032 0.0727945712523134 0.0762273901808786 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0767230169050715  0.077124183006536 0.0773263433813893 0.0776826859776168 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.077990746860542 0.0781456953642384 0.0784053156146179 0.0793544048419637 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0794078061911171 0.0798376184032476 0.0809327846364883 0.0823447313328681 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0830401125967628 0.0836286321757619 0.0838068181818182 0.0841654778887304 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.085383502170767 0.0861313868613139 0.0885221305326332 0.0887218045112782 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0890566037735849 0.0899390243902439 0.0909090909090909 0.0917573872472784 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0940239043824701 0.0960130187144019 0.0970394736842105 0.0972794723825227 \n                     2                  1                  1                  1 \n    0.0973597359735974 0.0988274706867672 0.0990764063811923 0.0991596638655462 \n                     1                  1                  1                  1 \n    0.0994102780117944  0.100254885301614  0.101636520241171  0.101811906816221 \n                     1                  1                  1                  1 \n      0.10251954821894  0.103327495621716  0.105357142857143  0.105545617173524 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.106594399277326  0.107175295186194    0.1073703366697  0.107468123861566 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.108058608058608  0.108256880733945   0.10865561694291  0.109158186864015 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.109461966604824  0.109767441860465  0.109869646182495  0.109972041006524 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.110383536014967  0.111848341232227  0.112060778727445  0.112595419847328 \n                     1                  1                  1                  2 \n     0.112702960840497  0.113026819923372  0.113461538461538  0.114451988360815 \n                     1                  1                  1                  1 \n           0.115234375   0.11545988258317  0.115572967678746  0.116370808678501 \n                     1                  2                  1                  1 \n     0.117647058823529  0.118592964824121  0.118712273641851  0.119071644803229 \n                     1                  1                  2                  1 \n     0.119312436804853  0.119433198380567  0.119918699186992  0.121025641025641 \n                     1                  2                  1                  1 \n     0.121274409044193  0.121524201853759  0.121900826446281  0.122026887280248 \n                     1                  2                  1                  1 \n     0.122279792746114  0.123044838373306  0.123430962343096  0.124341412012645 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.124604012671595  0.124867724867725   0.12566560170394  0.125933831376734 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.126473740621651  0.127292340884574  0.127843986998917  0.127982646420824 \n                     1                  1                  1                  2 \n     0.128121606948969   0.12910284463895  0.130099228224917  0.131403118040089 \n                     1                  1                  1                  2 \n     0.131843575418994  0.133182844243792  0.134090909090909  0.135476463834673 \n                     1                  1                  1                  1 \n     0.136258660508083  0.138173302107728  0.140979689366786 \n                     1                  1                  1 \n\n\n\n    \n    2.51858362053298e-07 7.39028698759823e-07 1.91667562290336e-06 \n                       1                    1                    1 \n    4.88507796089859e-06 1.24176223479958e-05 2.10200818492998e-05 \n                       1                    1                    1 \n    2.67431016136541e-05 3.15519861450127e-05   3.493618354964e-05 \n                       1                    1                    1 \n    5.74522762701692e-05 8.01654591480061e-05 8.14932595885658e-05 \n                       1                    1                    1 \n    0.000141839273885244 0.000167809921265858 0.000177714640335611 \n                       1                    1                    1 \n    0.000185105863472294 0.000203677745616489 0.000204189716771217 \n                       1                    1                    1 \n    0.000223321313009527 0.000287174882385132 0.000321189495444625 \n                       1                    1                    1 \n    0.000358747103161553 0.000417817517967914 0.000492405122926692 \n                       1                    1                    1 \n    0.000517486721433531 0.000517661199389077 0.000521468567890903 \n                       1                    1                    1 \n    0.000543156654683785 0.000647439641568565 0.000655292355512262 \n                       1                    1                    1 \n    0.000704534547681859 0.000910833357740738  0.00127705581286622 \n                       1                    1                    1 \n     0.00131478499340561  0.00137831538939482  0.00140868023272799 \n                       1                    1                    1 \n     0.00164950018256149  0.00231391377469838  0.00274166271824377 \n                       1                    1                    1 \n     0.00282282937525379  0.00325486333280614   0.0035903377056515 \n                       1                    1                    1 \n     0.00378373757664514  0.00380690651505764  0.00413559846730773 \n                       1                    1                    1 \n     0.00587889032532363  0.00666655321918628   0.0069682511646331 \n                       1                    1                    1 \n     0.00729572527509893  0.00738687889451853    0.007573376213864 \n                       1                    1                    1 \n     0.00827369879931538  0.00912645777319788    0.010485598006559 \n                       1                    1                    1 \n      0.0105653985966293   0.0116571804822862   0.0124409387540652 \n                       1                    1                    1 \n       0.012822558121519   0.0133160285498551   0.0149365306059223 \n                       1                    1                    1 \n       0.016820023102403    0.017624129573429   0.0178684329563004 \n                       1                    1                    1 \n      0.0200011387088744   0.0208359090163346    0.021022674274045 \n                       1                    1                    1 \n      0.0231894529515193   0.0234287025398688   0.0246279983079351 \n                       1                    1                    1 \n      0.0256415713329211   0.0266323211910227   0.0281642727572974 \n                       1                    1                    1 \n      0.0324649884818062   0.0379494133507986   0.0399540168190206 \n                       1                    1                    1 \n      0.0426884877753544   0.0431176419956824   0.0450445140766606 \n                       1                    1                    1 \n      0.0458668393248469   0.0520506817733822    0.053413193322856 \n                       1                    1                    1 \n      0.0536443324331427   0.0546418749796778   0.0573126934639011 \n                       1                    1                    1 \n      0.0581815090184332   0.0885708045661908   0.0890729109251433 \n                       1                    1                    1 \n       0.105253358095607    0.114305811115643    0.114586056646666 \n                       1                    1                    1 \n       0.114720227435284    0.127090890274223     0.13570780879659 \n                       1                    1                    1 \n        0.14729346265851    0.188118280674737     0.19157545406345 \n                       1                    1                    1 \n       0.216775918415613    0.221412875690504    0.232840042447464 \n                       1                    1                    1 \n       0.249100008151929    0.282979552890921    0.290363348277626 \n                       1                    1                    1 \n       0.308845224052014    0.320872474237074    0.342513847439296 \n                       1                    1                    1 \n       0.347566516922269     0.36042054487175    0.374022111837471 \n                       1                    1                    1 \n       0.440571504738262    0.457523962582117    0.459245894439935 \n                       1                    1                    1 \n        0.46826186745292     0.52144365496715     0.54751538121932 \n                       1                    1                    1 \n       0.560619511605635    0.715627468790695    0.734824970607291 \n                       1                    1                    1 \n       0.814446111403723                    1 \n                       1                    1 \n\n\n\n```R\nattr\n```\n\n\n\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\u003cth\u003e\u003c/th\u003e\u003cth\u003edegree\u003c/th\u003e\u003cth\u003ecoreness\u003c/th\u003e\u003cth\u003ebetweenness\u003c/th\u003e\u003cth\u003ecloseness\u003c/th\u003e\u003cth\u003eeigen\u003c/th\u003e\u003c/tr\u003e\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eJurong East\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.202158482 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09601302  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.314785e-03\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Batok\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.060480950 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08905660  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e5.176612e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Gombak\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.046573953 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08304011  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2.041897e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eChoa Chu Kang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.037302622 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07940781  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e8.149326e-05\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYew Tee\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.033391279 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07799075  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e3.493618e-05\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKranji\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.031797769 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07712418  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2.102008e-05\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarsiling\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.034622628 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07840532  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2.674310e-05\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eWoodlands\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.041286397 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08093278  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e5.745228e-05\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eAdmiralty\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.049398812 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08416548  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.418393e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSembawang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.059322034 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08852213  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e3.587471e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYishun\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.070621469 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09402390  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e9.108334e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKhatib\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.081920904 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10025489  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2.313914e-03\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eYio Chu Kang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.094524120 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10825688  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e5.878890e-03\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eAng Mo Kio\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.108431117 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11871227  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.493653e-02\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBishan\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e4           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.259219594 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13140312  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e3.794941e-02\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBraddell\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.048626201 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12434141  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e4.311764e-02\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eToa Payoh\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.047177556 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12304484  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e8.857080e-02\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eNovena\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.052923850 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12812161  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2.167759e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eNewton\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e4           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.202221601 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13817330  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e5.475154e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eOrchard\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.006881066 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12486772  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e3.425138e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSomerset\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.005821141 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12566560  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e4.575240e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eDhoby Ghaut\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e5           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.132674200 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13547646  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.000000e+00\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eCity Hall\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.076684395 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13009923  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e7.348250e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eRaffles Place\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.068981395 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12460401  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e4.405715e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarina Bay\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.023211095 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11302682  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e3.088452e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMarina South Pier\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.000000000 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10163652  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.052534e-01\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003ePasir Ris\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.000000000 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07087087  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.777146e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e4           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.034576754 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07622739  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e5.214686e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSimei\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.016053407 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07814570  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e6.474396e-04\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTanah Merah\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.079984548 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08380682  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1.378315e-03\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003e...\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003ctd\u003e...\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKent Ridge\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.027065527 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09907641  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0037837376\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eHaw Par Villa\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.022681650 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09727947  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0038069065\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003ePasir Panjang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.022705794 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09735974  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0073868789\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eLabrador Park\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.025168491 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09882747  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0178684330\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTelok Blangah\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.030963073 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10181191  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0450445141\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBayfront\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e3           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.026739927 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11346154  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.3604205449\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBukit Panjang\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.000000000 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07181984  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0001678099\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eCashew\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.016949153 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07732634  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0004924051\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eHillview\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.033608576 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08362863  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0012770558\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBeauty World\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.049978270 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09090909  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0032548633\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKing Albert Park\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.066058236 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09941028  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0082736988\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eSixth Avenue\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.081848472 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10946197  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0210226743\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTan Kah Kee\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e1           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.097348979 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.12152420  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0534131933\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eStevens\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.142346668 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13409091  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.2328400424\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eRochor\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.094128502 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.13318284  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.5214436550\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eDowntown\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.012329353 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10976744  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.1881182807\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTelok Ayer\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.017597594 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11545988  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.1915754541\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eFort Canning\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.056188131 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11764706  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.1472934627\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBencoolen\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.049065624 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11206078  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0581815090\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eJalan Besar\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.044502390 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10915819  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0234287025\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBendemeer\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.041894828 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10737034  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0105653986\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eGeylang Bahru\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.042208702 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10746812  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0075733762\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMattar\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.047580762 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.11038354  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0116571805\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eUbi\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.090448597 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.10805861  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0104855980\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eKaki Bukit\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.076251871 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09915966  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0041355985\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBedok North\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.062344874 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.09175739  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0016495002\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eBedok Reservoir\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.048437877 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.08538350  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0007045345\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines West\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.034530880 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07983762  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0004178175\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eTampines East\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.001955671 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07112719  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0002871749\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\t\u003ctr\u003e\u003cth\u003eUpper Changi\u003c/th\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e2           \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.004029649 \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.07279457  \u003c/td\u003e\u003ctd\u003e0.0003211895\u003c/td\u003e\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\n\n\n### Summary ###\n\nFrom the results obtained from the different centrality measures applied to the MRT network, we could often see that the station 'Dhoby Ghaut' frequently appears as one of the significant nodes suggesting that it could likely be the most important node in the MRT network. The consequences of removing such a node might breaks the network into different smaller networks and reduce connectivity among the network, seriously impairing the connectivity and coverage of the MRT services.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fkwokhing%2Fnetwork-analysis-on-mrt-station","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fkwokhing%2Fnetwork-analysis-on-mrt-station","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fkwokhing%2Fnetwork-analysis-on-mrt-station/lists"}