matlab中求复杂网络聚类系数代码

复杂网络的聚类系数是指网络中节点的局部集聚性，即节点的邻居之间形成的闭合三角形的数量与可能形成的闭合三角形的数量之比。在MATLAB中，可以使用以下代码来计算复杂网络的聚类系数：

function clusterCoeff = complexNetworkClusteringCoefficient(adjMatrix)
    numNodes = size(adjMatrix, 1);
    clusterCoeff = zeros(numNodes, 1);
    
    for i = 1:numNodes
        neighbors = find(adjMatrix(i,:)); % 获取节点i的邻居节点
        numNeighbors = length(neighbors);
        if numNeighbors < 2
            clusterCoeff(i) = 0; % 邻居节点数小于2时，聚类系数为0
            continue;
        end
        
        numClosedTriangles = 0;
        for j = 1:numNeighbors-1
            for k = j+1:numNeighbors
                if adjMatrix(neighbors(j), neighbors(k))
                    numClosedTriangles = numClosedTriangles + 1; % 统计闭合三角形的数量
                end
            end
        end
        
        numPossibleTriangles = numNeighbors * (numNeighbors - 1) / 2;
        clusterCoeff(i) = numClosedTriangles / numPossibleTriangles; % 计算聚类系数
    end
end

这个函数`complexNetworkClusteringCoefficient`接受一个邻接矩阵`adjMatrix`作为输入，返回一个聚类系数的向量`clusterCoeff`。在主函数中，我们需要根据网络的具体情况构建邻接矩阵，并调用这个函数来计算聚类系数。例如：

adjMatrix = [
    0 1 1 0 0;
    1 0 1 0 0;
    1 1 0 1 0;
    0 0 1 0 1;
    0 0 0 1 0
];
clusterCoeff = complexNetworkClusteringCoefficient(adjMatrix);
disp(clusterCoeff);

这里的邻接矩阵`adjMatrix`表示的是一个包含5个节点的网络，其中1表示两个节点之间存在边，0表示两个节点之间不存在边。运行以上代码，可以得到节点的聚类系数向量。