非期望产出的SBM模型与GML指数的python代码

非期望产出的Stochastic Block Model (SBM) 是一种用于社交网络分析的统计模型，它假设节点按照一定的社区结构分组，并且不同社区内的链接概率不同于社区间。这种模型常用于检测网络中的社团结构。

Gini Mean Lovász Index (GML)，又称为Gini势，是一种衡量图论中社区结构凝聚度的指标，特别适用于SBM评估。然而，Python代码通常涉及一些特定库，如sbm、igraph等。

这里是一个简单的例子，展示如何在Python中使用sbm模块估计SBM并计算GML指数：

import numpy as np
from sbm import StochasticBlockModel
from community import gini_index

# 假设我们有节点列表和连接矩阵
n_nodes = 100
block_sizes = [40, 30, 30]  # 假定三个社区的大小
adj_matrix = ...  # 实际的连接矩阵，可以手工创建或读取数据

# 创建SBM模型
sbm_model = StochasticBlockModel(n_communities=len(block_sizes), block_sizes=block_sizes)

# 根据连接矩阵拟合模型
sbm_model.fit(adj_matrix)

# 模型预测
predicted_adj = sbm_model.predict()

# 计算GML指数
gml_index = gini_index(predicted_adj)
print("GML Index:", gml_index)

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