谢林模型的matlab代码

谢林模型（Shelling Model）是一种经典的社区结构形成理论的模拟，它假设人们根据邻居的选择来确定自己的社会群组。在MATLAB中实现谢林模型的代码通常涉及以下几个步骤：

function communities = shelling_model(n, k)
% n: 社区总数，k: 每个人的朋友数
communities = zeros(1, n); % 初始化结果矩阵
vertices = 1:n; % 初始的所有个体

while ~isempty(vertices) % 当还有未归属的个体时
    % 随机选择一个顶点作为种子
    seed = vertices(randi(length(vertices)));
    
    % 找到该节点的k个邻居
    neighbors = find(communities == 0 & ismember(vertices, get_neighbors(seed, k)));
    
    % 将邻居分配给相同的社区
    if ~isempty(neighbors)
        communities(neighbors) = communities(seed);
        % 移除已分配的邻居，防止重复处理
        vertices = setdiff(vertices, [seed neighbors]);
    end
end

function neighbors = get_neighbors(node, k)
% 获取指定节点的k个邻居
% 这里可以是一个简单的随机选取，也可以考虑更复杂的网络结构
neighbors = randperm(length(vertices), min(k, length(find(vertices ~= node))));
end

这个简化的版本只实现了基本的谢林过程，实际应用中可能需要根据具体的网络结构和需求进行调整。运行此代码会返回一个表示社区划分的向量。