复杂网络聚类系数的matlab编程代码

资 源 简 介

复杂网络聚类系数的matlab编程代码

详 情 说 明

复杂网络中的聚类系数是衡量网络节点聚集程度的重要指标，表示一个节点的邻居之间也存在连接的概率。在Matlab中实现该计算通常需要三个关键步骤：

邻接矩阵构建 将网络拓扑结构存储为N×N的邻接矩阵A，其中N为节点数。矩阵元素A(i,j)=1表示节点i与j存在边连接，A(i,j)=0则表示无连接。需确保矩阵对称（无向网络）且对角线为0（排除自环）。

聚类系数计算 对于每个节点i，首先确定其邻居节点集合S_i。计算这些邻居之间实际存在的边数E_i，再除以理论上可能的边数组合C(|S_i|,2)。节点i的局部聚类系数为2E_i/(k_i(k_i-1))，其中k_i为节点度数。全局聚类系数则是所有节点局部系数的均值。

度分布可视化 通过统计每个度值出现的频率生成度分布，使用Matlab的`histogram`或`degree`函数绘制直方图或对数坐标图，观察网络是否具有无标度特性。

注意事项：处理大规模网络时需优化矩阵运算效率，例如利用稀疏矩阵存储。加权网络需要调整边数统计逻辑，而有向网络需分别计算出入方向的聚类系数。