MATLAB测度复杂加权网络簇系数代码

在MATLAB中，计算复杂加权网络的簇系数通常涉及到社交网络分析中的社区结构评估。簇系数是一个衡量节点间紧密连接程度的指标，它反映了节点与其邻居的连通性。对于加权网络，每个边都有一个权重值，所以计算簇系数需要考虑这些权重。

下面是一个简单的示例代码，用于计算加权网络的平均簇系数：

% 假设你已经有了一个加权邻接矩阵 'W' 和节点集 'nodes'
% W(i,j) 表示节点 i 到节点 j 的边的权重

function weighted_clustering_coefficient(W, nodes)
    % 计算每个节点的集群系数
    n = length(nodes);
    clustering_coeffs = zeros(1, n);
    
    for i = 1:n
        neighbors = find(W(i,:) > 0); % 找到节点 i 的邻居
        if ~isempty(neighbors)
            degree_i = sum(W(i,:)); % 节点 i 的度（包括自身）
            
            % 只有度大于等于2的节点才有意义
            if degree_i >= 2
                weights = W(i,neighbors); % 获取所有邻居之间的边的权重总和
                total_weighted_degrees = sum(weights .* (weights - 1)); % 加权邻接度之和
                clustering_coeffs(i) = total_weighted_degrees / ((degree_i * (degree_i - 1)) / 2);
            end
        end
    end
    
    % 计算整个网络的平均簇系数
    mean_clustering_coefficient = mean(clustering_coeffs);
    return mean_clustering_coefficient;
end

% 使用示例
[W, nodes] = load_your_weighted_network_data(); % 替换为实际加载数据的部分
average_cc = weighted_clustering_coefficient(W, nodes);

在这个代码中，你需要提供加权邻接矩阵 `W` 和节点集合 `nodes`。注意，这只是一个基础版本，实际应用可能需要处理更复杂的网络结构或特殊情况。