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，。
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。
聚类系数有什么意义？ 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。注意事项：系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2.K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3.对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
轮廓系数大于多少一般认为是很好地聚类
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
关于聚类系数 你好，我也想知道这个诶~你现在明白了吗，能告诉我一下吗？谢谢啦
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。
复杂网络中的统计特征聚类系数和社团结构特性有什么区别？
轮廓系数 聚类 可以用均值代替每个点的距离吗 1 随机选取k个中心点2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代时间复杂度：O(I*n*k*m)空间复杂度：O(n*m)其中m为每个元素字段个数，n为数据量，I为跌打个数。一般I，k，m均可认为是常量，所以时间和空间复杂度可以简化为O(n)，即线性的。
如何计算邻接矩阵的节点的聚类系数 有一个网络的邻接矩阵，要算出某个节点的聚类系数，就是与该节点的连接的k个节点之间的实际边的数目除以k（k-1）
