使用cluster.stats 包中的cluster.stats函数实现计算网络的拟合指数R2和平均连接度，并输出当R2大于0.8时，可以认为网络是无标度的）

要计算网络的拟合指数R²和平均连接度，并输出当R²大于0.8时，可以认为网络是无标度的，你可以使用R语言中的cluster.stats包中的cluster.stats函数。以下是实现该任务的示例代码：

# 导入所需的包
library(cluster.stats)

# 假设你的网络邻接矩阵存储在adjacency_matrix中

# 计算网络的拟合指数R²和平均连接度
results <- cluster.stats(adjacency_matrix)

# 获取R²和平均连接度的值
r_squared <- results$r.square
average_degree <- results$average.degree

# 输出R²和平均连接度的值
cat("R²:", r_squared, "\n")
cat("Average Degree:", average_degree, "\n")

# 判断网络是否是无标度网络
if(r_squared > 0.8){
  cat("The network is scale-free (R² > 0.8).")
} else {
  cat("The network is not scale-free (R² <= 0.8).")
}

在上述代码中，我们首先导入了cluster.stats包。然后，假设你的网络邻接矩阵存储在adjacency_matrix中。接下来，我们使用cluster.stats函数计算网络的拟合指数R²和平均连接度，并将结果存储在results变量中。然后，我们使用$results$r.square和$results$average.degree获取R²和平均连接度的值。最后，我们使用cat函数输出这些值，并通过判断R²是否大于0.8来判断网络是否是无标度网络。

请注意，使用cluster.stats函数之前，你需要确保已经安装了cluster.stats包，并且你的网络邻接矩阵adjacency_matrix已正确加载或定义。另外，具体的拟合指数R²和平均连接度的计算方法可能因包的不同而有所差异，你可以参考cluster.stats包的文档来了解更多关于cluster.stats函数的详细信息和参数设置。