MATLAB复杂网络聚类系数计算与可视化工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具包实现了复杂网络聚类系数的高效计算，支持邻接矩阵/边列表输入，自动识别网络类型，提供全局/局部/平均聚类系数计算及拓扑可视化功能。

详 情 说 明

复杂网络聚类系数高效计算与可视化MATLAB工具包

项目介绍

本项目实现了一个完整的复杂网络聚类系数计算系统，专门用于分析复杂网络的聚类特性。工具包采用MATLAB开发，集成了高效的矩阵处理算法和可视化功能，能够对各种类型的复杂网络进行聚类分析，包括有向/无向网络、加权/无权网络。

系统基于图论聚类系数数学模型，通过稀疏矩阵优化技术显著提升大规模网络的处理效率，为复杂网络研究提供可靠的量化分析工具。

功能特性

• 多格式输入支持：兼容邻接矩阵和边列表两种输入格式
• 智能网络识别：自动检测网络类型（有向/无向、加权/无权）
• 全面聚类分析：计算全局聚类系数、局部聚类系数和节点平均聚类系数
• 高效计算优化：采用稀疏矩阵技术，支持大规模网络快速处理
• 异常值检测：内置数据异常检测机制，确保计算可靠性
• 丰富可视化：提供节点度分布图、聚类系数分布直方图等可视化图表
• 数据导出功能：生成包含关键统计指标的格式化计算结果报告

使用方法

基本调用示例

% 使用邻接矩阵作为输入 adj_matrix = [0 1 1; 1 0 1; 1 1 0]; results = main(adj_matrix);

% 使用边列表作为输入 edge_list = [1 2 1.0; 1 3 0.5; 2 3 0.8]; results = main(edge_list, 'directed', true);

参数说明

输入参数：

• 数据输入：支持n×n邻接矩阵或m×3边列表
• 可选参数：'directed'（有向网络标记，默认false）、'weighted'（加权网络标记，根据数据自动判断）

输出结果：

• global_cc：全局聚类系数（标量）
• local_cc：局部聚类系数向量（n×1）
• average_cc：节点平均聚类系数（标量）
• visualization：网络拓扑可视化图形
• report：计算结果统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存（用于处理大型网络）
• 必要工具箱：MATLAB基础安装（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件整合了网络数据预处理、类型识别、核心计算算法、结果分析和可视化输出等完整流程。该文件实现了输入数据的标准化校验、网络特性的自动判别、多种聚类系数的高效并行计算、异常节点的检测过滤，以及分析结果的多维度图形展示和报告生成功能。通过模块化设计确保了代码的可维护性和计算过程的可追溯性。