请给我一段matlab代码，利用度中心性识别复杂网络节点重要度，输入为无向有权网络图的邻接矩阵

当然，这段代码需要放在代码块中，以便更清晰的呈现。

function DC = degree_centrality(A)
% 输入邻接矩阵（无向有权网络图）
% 输出每个节点的度中心性

n = size(A,1);      % 图中节点数
DC = zeros(n,1);    % 初始化节点度中心性为零

for i=1:n
    DC(i) = sum(A(i,:))/(n-1);  % 根据公式计算度中心性
end

end

以上是利用 Matlab 语言编写的计算度中心性的函数。函数的功能是计算无向有权网络图的每个节点的度中心性，并将计算结果保存在一个数组中返回。函数的使用方法是，在 Matlab 中打开一个空白的脚本文件，在文件中编写如下代码：

A = [0,1,1,1;1,0,1,0;1,1,0,1;1,0,1,0];    % 无向有权网络图的邻接矩阵
DC = degree_centrality(A);                % 计算每个节点的度中心性
disp(DC);                                 % 打印结果

在代码中，首先定义了一个邻接矩阵 A，它代表了一个由 4 个节点组成的无向有权网络图。然后调用了我们编写的 degree_centrality 函数，将邻接矩阵 A 作为参数输入到函数中，函数返回每个节点的度中心性，并将结果保存在一个数组 DC 中。最后用 disp 函数打印出结果，可以看到每个节点的度中心性值。

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请给我一段matlab代码，利用介数中心性识别复杂网络节点重要度，输入为无向有权网络图的邻接矩阵

以下是利用介数中心性识别复杂网络节点重要度的MATLAB代码，输入为无向有权网络图的邻接矩阵：

% 读取有权图的邻接矩阵
adj_matrix = csvread('adj_matrix.csv');

% 有权图的节点数
n_nodes = size(adj_matrix, 1);

% 初始化介数中心性矩阵
bc = zeros(1, n_nodes);

% 计算所有节点对之间的最短路径
for k=1:n_nodes
for i=1:n_nodes
for j=1:n_nodes
if i~=j && i~=k && j~=k
if adj_matrix(i,k)>0 && adj_matrix(k,j)>0
if adj_matrix(i,j)<0 || adj_matrix(i,j)>adj_matrix(i,k)+adj_matrix(k,j)
adj_matrix(i,j) = adj_matrix(i,k)+adj_matrix(k,j);
end
end
end
end
end
end

% 计算每个节点的介数中心性
for i=1:n_nodes
sp = zeros(1, n_nodes);
for j=i+1:n_nodes
if adj_matrix(i,j)>0
path = j;
while path~=i
s = 0;
for k=1:n_nodes
if adj_matrix(path, k)>0
if adj_matrix(path, k)+adj_matrix(k, i) == adj_matrix(path, i)
s = s + sp(k);
end
end
end
sp(path) = sp(path) + s + 1;
if s==0
break
end
temp = zeros(1, n_nodes);
for k=1:n_nodes
if adj_matrix(path, k)>0
if adj_matrix(path, k)+adj_matrix(k, i) == adj_matrix(path, i)
temp(k) = sp(k);
end
end
end
path = find(temp == max(temp));
end
end
end
bc(i) = sum(sp);
end

% 输出介数中心性矩阵
disp(bc);

请给我一段matlab代码，利用特征向量中心性算法识别复杂网络节点重要度，输入为无向有权网络图的邻接矩阵

当然可以，以下是一段使用特征向量中心性算法识别复杂网络节点重要度的 MATLAB 代码：

% 输入无向有权网络图的邻接矩阵
A = [0 1 1 0;
     1 0 1 0;
     1 1 0 1;
     0 0 1 0];
 
% 计算特征向量中心性
[V,D] = eig(A);
c = V(:,1);
c = c / sum(c); % 归一化

% 输出节点的重要度
for i = 1:size(A,1)
    fprintf('Node %d 的重要度为 %f\n', i, c(i));
end

其中邻接矩阵 A 表示一个四个节点的无向有权网络图，节点的编号分别为 1、2、3、4。特征向量中心性算法使用了邻接矩阵的特征向量来计算节点的重要度，其中特征向量对应的特征值最大的节点认为是最重要的节点。

以上是一段简单的示例代码，你可以根据自己的需要进行修改和扩展。