图论：聚集系数的求法（针对复杂网络）

最新推荐文章于 2021-06-18 10:01:16 发布
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   按照图形理论，聚集系数是表示一个图形中节点聚集程度的系数，证据显示，在现实中的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。在现实世界的网络，这种可能性往往比两个节点之间随机设立了一个连接的平均概率更大。 

　　在很多网络中，如果节点v1连接于节点v2，节点v2连接于节点v3，那么节点v3很可能与v1相连接。这种现象体现了部分节点间存在的密集连接性质。可以用聚类系数（CC）来表示，在无向网络中，聚类系数定义为： C =

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复杂网络-平均集聚系数
m0_57262592的博客
08-21 5114
%求一个网络的平均集聚系数：所有节点的CC之和/节点数目N %方法一：节点的CC（聚类系数）=邻居实际相连的边/邻居间应该相连的边=邻居实际相连的边/（di*（di-1）/2。其中，di为节点i的度 %方法二：以节点i的邻居们为节点，构造邻接矩阵的子图。 %算法思路： %（1）生成邻接矩阵 %（2）通过（1）可分析度分布、平均度 %（3）Floyd算法构造距离矩阵，分析平均最短路径距离 %（4）编写集聚系数算法 %（5）加循环，归纳统计性质 clc; %清除当前区域的命令/...
复杂网络聚类系数、平均路径长度等的计算
TCG_GL的博客
04-08 5257
上一次的WS小世界网络最后可以计算一些相关的复杂网络的参数来进一步呈现其小世界特性，在这里我简单的提供几个参数的计算方法。 聚类系数： function y=clustering(A) N=size(A,2); D=0; for i=1:N C=[]; for j=1:N if A(i,j)==1 C=[C,j]; end end K=size(C,2); B=zeros(K); for p=1:K
复杂网络聚类系数
12-19
m文件，求复杂网络聚类系数，方便好用，网络图用矩阵表示。
复杂网络各节点聚类系数和网络平均聚类系数
12-16
可以计算网络中各节点的聚类系数和网络的平均聚类系数
图的局部聚集系数计算
qq_35531985的博客
04-07 7810
在图论中，集聚系数（也称群聚系数、集群系数）是用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接点之间相互连接的程度。例如生活社交网络中，你的朋友之间相互认识的程度。有证据表明，在各类反映真实世界的网络结构，特别是社交网络结构中，各个结点之间倾向于形成密度相对较高的网群。也就是说，相对于在两个节点之间随机连接而得到的网络，真实世界网络的集聚系数更高。 集聚系数分为整体与局部两...
复杂网络中聚类系数与度度关联系数的matlab
10-27
本程序用于求在网络的邻接矩阵给定的情况下的网络的聚类系数和度度关联系数的求法
【UCINET 6图论应用】：绘制与分析复杂网络结构
在开始对复杂网络进行深入分析之前，理解UCINET 6软件及其与图论的关系是非常重要的。UCINET（University of California at Irvine Network）是一个由加州大学尔湾分校开发的软件包，专门用于社会网络分析，其中图论...
C++实现复杂网络聚类系数与路径分析
这可能涉及到对C++标准模板库（STL）中数据结构和算法的使用，以及针对复杂网络特点定制的特定算法的开发。 综上所述，复杂网络的聚类系数、最短路径、平均路径长度和介数等属性的计算对于理解和分析网络的结构和...
矩阵论与图论：华中科技大学习题集中的图形解密
!... # 摘要 本论文深入探讨了矩阵论与图论的基础知识以及它们在实际问题中...紧接着，论文探讨了图论在解决实际问题中的应用，如网络流问题、图着色问题和社交网络分析。最后，文章涉及矩阵论与图论的高级主题，包括高阶
复杂网络分析：图论中的核心概念与案例
复杂网络与图论是理解和描述现实世界网络结构与动态的关键数学工具。本文首先介绍了图论基础，包括图的定义、分类和核心数学概念。接着，深入探讨了复杂网络的结构特性，如小世界现象、中心性和模块性，及其在社交、...
聚集系数的简单MATLAB实现
10-18
复杂网络中聚集系数的MATLAB实现方法，ClusteringCoefficient
复杂网络聚类系数最短路径平均长度介数等计算
11-18
c++开发的复杂网络聚类系数最短路径平均长度介数等计算
matlab 求聚集系数，平均距离等等
10-18
超实用的matlab代码，求复杂网络的聚集系数和平均距离等
计算复杂网络度相关系数和平均聚类系数的求解.rar
05-06
matlab程序用于计算复杂网络度相关系数和平均聚类系数的求解。适合于编程新手使用。大家可以使用，用于社交网络中复杂网络的计算。
图机器学习中传统方法 - 结点特征 - 集聚系数
pain_gain0的博客
05-04 3444
集聚系数（clustering coefficient） 用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接节点之间相互连接的程度。集聚系数分为整体，局部两种。整体集聚系数可以给出一个图中整体的集聚程度的评估，而局部集聚系数则可以测量图中的每个结点附近的集聚程度。 整体集聚系数：定义在闭点三点组之上。假设图中有一部分点是两两相连的，那么可以找出很多个“三角形”，其对应的三点两两相连，成为闭三点组。除此之外，还有开三点组，也就是三个点中只有两条边（三角形缺少一条边）。这两种三点组构成
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复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的 MA TLAB 源代码申明：文章来自百度用户 carrot_hy复杂网络的代码总共是三个m文件，复制如下：第一个文件， CCM_ClusteringCoef.mfunction [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(gMatrix, Types)% CCM_ClusteringCoef calculates cl...
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weixin_30642305的博客
06-18 7256
转自http://blog.youkuaiyun.com/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定义有两种；全局的和局部的。 全局的算法基于triplet。triplet分为开放的triplet(open triplet)和封闭的triplet(closed triplet)两种（A triplet is three nodes...
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06-18 3410
super_edge=xlsread('C:\Users\HP\Desktop\刘德宇论文\连接4.xlsx'); %第一阶段 N=211; D1=zeros(N,N); for i=1:N for j=1:N D1(i,j)=super_edge(i,j); end end %超边度的矩阵 node_degree=zeros(1,N); for h=1:N node_degree(1,h)=sum(D1(h,:)); end node_degree; cc=zeros(1,N); %求聚类系数 ...
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