复杂网络聚类系数matlab代码

复杂网络聚类系数是用于衡量网络节点聚类程度的指标，也是复杂网络社区结构的重要特征之一。以下是一个用 MATLAB 实现复杂网络聚类系数的示例代码：

function C = clustering_coefficient(A)
    n = size(A, 1);
    C = zeros(n, 1); % 初始化聚类系数数组
    
    for i = 1:n
        neighbors = find(A(i, :)~=0); % 找到节点 i 的邻居节点
        k = length(neighbors); % 邻居节点的数量
        if k >= 2
            num_edges = 0; % 记录邻居节点间的边数
            for j = 1:k
                for l = j+1:k
                    num_edges = num_edges + A(neighbors(j), neighbors(l));
                end
            end
            C(i) = 2 * num_edges / (k * (k - 1)); % 计算聚类系数
        end
    end
end

代码首先定义了一个名为 `clustering_coefficient` 的函数，该函数接收一个邻接矩阵 `A` 作为输入，并返回一个聚类系数数组 `C`，数组的每个元素 `C(i)` 表示节点 `i` 的聚类系数。

在函数中，首先获取邻接矩阵的大小，并初始化聚类系数数组 `C`。接着使用一个循环遍历网络中的每一个节点。对于每个节点 `i`，我们找到其邻居节点 `neighbors`，即邻接矩阵 `A` 的第 `i` 行的非零元素所对应的列索引。

随后，我们计算节点 `i` 的邻居节点之间的边数。通过两个嵌套的循环遍历邻居节点的组合，并累加邻居节点之间的边数。在计算过程中，需要判断节点 `i` 的邻居节点数量是否大于等于 2。如果是，则计算节点 `i` 的聚类系数，并将其存储到聚类系数数组 `C` 的相应位置。

最后，函数返回聚类系数数组 `C`。

使用该示例代码，你可以通过输入一个邻接矩阵来计算网络中每个节点的聚类系数。