求复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB的代码。 matlab的m文件：%A=[自己写个矩阵]N=max(size(A)for i=1：N path=zeros(N)path=length(find(i，：)=1)end for i=1：N aver_path=sum(path(i，：))/N*(N-1)
聚类系数的概述 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。例如，在无向网络中，可以用聚类系数（CC）来表示v2的聚类系数：其中：k表示节点v2的所有相邻的节点的个数，即节点v2的邻居。n表示节点v2的所有相邻节点之间相互连接的边的个数。
目前刻画复杂网络的统计量有很多，例如聚类系数、平均路径长度、平均度，介数、核数等。 1 度数分布 degree distribution 度数分布的特点就可以知道是什么网络了2 度数，网络直径，密度，网络size 大小，介数之间的关系，最短路径，核数，聚类系数
有向网络聚类系数怎么计算 有向图算聚类系数的时候，最大边数比无向图翻了一倍，其他的，都那么算如果A指向了B，但B也指向了A，B是否指向A与A的聚类系数又没有关系，算的是A的邻集中的节点
我看到问答里您说有“复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码”，可以发给我一份么？ 最短路径e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333330326135长，matlab自带的就有，graphshortestpath 和 graphallshortestpathshelp graphshortestpathGRAPHSHORTESTPATH solves the shortest path problem in graph.[DIST，PATH，PRED]=GRAPHSHORTESTPATH(G，S)determines the single sourceshortest paths from node S to all other nodes in the graph G.Weights ofthe edges are all nonzero entries in the n-by-n adjacency matrixrepresented by the sparse matrix G.DIST are the n distances from sourceto every node(using Inf for non-reachable nodes and zero for the sourcenode).The PATH contains the winning paths to every node，and PREDcontains the predecessor nodes of the winning paths.至于聚类系数，我发给你好了。
聚类系数的系数 全局集聚系数是基于结点三元组的。一个三元组是其中有两条（开三元组）或三条（闭三元组）无向边连接的三个结点。一个三角由三个封闭的三元组构成（这句话好像有问题），（三元组）集中在每一个结点上。全局集聚系数是所有三元组（包括开和闭的）中封闭三元组的数目。图中一个结点的局部集聚系数表示了它的相邻结点形成一个团（完全图）的紧密程度。Duncan J.Watts和Steven Strogatz在1998年引入了度量一个图是否是小世界网络的方法。定义G=(V，E)：图G包含一系列结点V和连接它们的边E.eij：连接结点i与结点j的边.Ni={vj：eij∈E∩eji∈E}：vi的第i个相邻结点.ki：vi相邻结点的数量.结点vi的局部集聚系数Ci是它的相邻结点之间的连接数与它们所有可能存在连接的数量的比值。对于一个有向图，eij 与 eji是不同的，因而对于每个邻结点 Ni在邻结点之间可能存在有 ki(ki ？ 1)条边（ki 是结点的出入度之和）。整个网络的集聚系数由Watts和Strogatz定义为所有结点n的局部集聚系数的均值：如果一个图的平均集聚系数显著高于相同结点集生成的随机图，而且平均最短距离与相应随机生成的随机图相近，那么这个图被认为是小世界的。有更高平均集聚系数的网络被发现有着模块结构，。
求助，谁会计算复杂网络的聚类系数，平均路 在此利用Matlab语言编程分别计算了国际股市网络的平均路径长度L和聚类系数C。太深奥了 好多乱码。楼主，你问问题都这么不认真的话，也不要指望
求复杂网络的平均路径长度算法，聚类系数算法
聚类系数的介绍 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。这种相互关系可以利用聚类系数进行量化表示。
