非期望产出的Sbm模型matlab代码
时间: 2024-10-13 15:13:51 浏览: 8
在MATLAB中,生成非期望产出(Non-Expected Output,简称NEO)的SBM(Stochastic Block Model)模型通常用于社区检测或网络聚类。SBM是一种随机图模型,它假设节点分为不同的社区,并且连接的概率取决于它们所在的社区。
以下是创建一个简单的SBM并模拟非期望边分布的基本步骤:
```matlab
% 导入所需库
addpath('graph理论工具箱'); % 如果需要的话
% 定义参数
num_communities = 5; % 社区数
num_nodes_per_community = 100; % 每个社区节点数
edge_probabilities = [0.8 0.4; 0.4 0.6]; % 同社区和异社区之间的连接概率矩阵
% 创建社区索引
community_idx = reshape(1:num_nodes_per_community*num_communities, [], num_communities);
% 生成SBM
adj_matrix = sbm(community_idx, edge_probabilities);
% 添加一些非期望边 (random edges)
non_expected_edges_num = 100; % 非期望边的数量
non_expected_pairs = randperm(num_nodes_per_community*num_communities, 2*non_expected_edges_num); % 随机选择节点对
non_expected_adj = sparse(non_expected_pairs(:, 1), non_expected_pairs(:, 2), ones(size(non_expected_pairs, 1)), size(adj_matrix, 1), size(adj_matrix, 2));
adj_matrix = adj_matrix + non_expected_adj;
% 打印或查看结果
disp(adj_matrix);
```
请注意,这只是一个基础示例,实际应用中可能还需要进行更多的参数调整和模型优化。