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
时间: 2024-05-27 13:13:22 浏览: 14
当然,我会尽我所能来回答您的问题,并保护您的隐私。以下是您请求的matlab代码:
function [centrality] = feature_vector_centrality(adj_matrix)
% adj_matrix - adjacency matrix of the undirected weighted network graph
% centrality - vector with the feature vector centrality of each node in the graph
N = size(adj_matrix, 1); % number of nodes in the graph
% Compute the degree matrix D and the Laplacian matrix L of the graph
D = diag(sum(adj_matrix));
L = D - adj_matrix;
% Compute the eigenvalues and eigenvectors of the Laplacian matrix L
[V, Lambda] = eig(L);
% Compute the feature vector centrality of each node in the graph
centrality = zeros(N, 1);
for i = 1:N
centrality(i) = norm(V(i, :))^2 + norm(V(:, i))^2;
end
% Normalize the centrality values by the maximum centrality value
centrality = centrality / max(centrality);
end
这是一个简单的特征向量中心性算法,用于识别无向有权网络图中的节点重要性。该算法首先计算邻接矩阵的拉普拉斯矩阵,并计算其特征向量和特征值。然后,通过计算特征向量的范数之和来计算每个节点的特征向量中心性。最后,将中心性值归一化为[0,1]区间以便比较不同网络图之间的节点重要性。
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