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  • 复杂网络聚类系数和平均路径长度计算matlab源代码 复杂网络聚类系数和平均路径长度计算MATLAB 源代码 申明:文章来自百度用户carrot_hy 复杂网络的代码总共是三个m文件,复制如下: 第一个文件,CCM_...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gif复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的matlab源代码

    复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB 源代码 申明:文章来自百度用户carrot_hy 复杂网络的代码总共是三个m文件,复制如下: 第一个文件,CCM_ClusteringCoef.m function [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(gMatrix, Types) % CCM_ClusteringCoef calculates clustering coefficients. % : % gMatrix adjacency matrix % Types type of graph: binary , weighted , directed , all (default). % Usage: % [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(gMatrix, Types) returns % clustering coefficients for all nodes “Cp_Nodal“ and average clustering % coefficient of network “Cp_Global“. % Example: % G = CCM_TestGraph1( nograph ); % [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(G); % Note: % 1) one node have vaule 0, while which only has a neighbour or none. % 2) The dircted network termed triplets that fulfill the follow condition % as non-vacuous: j->i->k and k->i-j,if don t satisfy with that as % vacuous, just like: j->i,k->i and i->j,i->k. and the closed triplets % only j->i->k == j->k and k->i->j == k->j. % 3) ALL type network code from Mika Rubinov s BCT toolkit. % Refer: % [1] Barrat et al. (2004) The architecture of the complex weighted networks. % [2] Wasserman,S.,Faust,K.(1994) Social Network Analysis: s and % Applications. % [3] Tore Opsahl and Pietro Panzarasa (2009). “Clustering in Weighted % Networks“. Social Networks31(2). % See also CCM_Transitivity % Written by Yong Liu, Oct,2007 % Center for Computational Medicine (CCM), % National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), % Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences (IACAS), China. % Revise by Hu Yong, Nov, 2010 % E-mail: % based on Matlab 2006a % $Revision: 1.0, Copywrite (c) 2007error(nargchk(1,2,nargin, struct )); if(nargin 0);%Ensure binary networkfor i = 1:Nneighbor = (gMatrix(i,:) > 0);Num = sum(neighbor);%number of neighbor nodestemp = gMatrix(neighbor, neighbor);if(Num > 1), Cp_Nodal(i) = sum(temp(:))/Num/(Num-1); endendcase WEIGHTED % Weighted network -- arithmetic meanfor i = 1:Nneighbor = (gMatrix(i,:) > 0);n_weight = gMatrix(i,neighbor);Si = sum(n_weight);Num = sum(neighbor);if(Num > 1),n_weight = ones(Num,1)*n_weight;n_weight = n_weight + n_weight ;n_weight = n_weight.*(gMatrix(neighbor, neighbor) > 0);Cp_Nodal(i) = sum(n_weight(:))/(2*Si*(Num-1));endend%case WEIGHTED % Weighted network -- geometric mean % A = (gMatrix~= 0); % G3 = diag((gMatrix.^(1/3) )^3);) % A(A == 0) = inf; %close-triplet no exist,let CpNode=0 (A=inf) % CpNode = G3./(A.*(A-1)); case DIRECTED , % Directed networkfor i = 1:Ninset = (gMatrix(:,i) > 0); %in-nodes setoutset = (gMatrix(i,:) > 0) ; %out-nodes setif(any(inset % Ensure aji*aik > 0,j belongs to inset,and k belongs to outsettotal = sum(inset)*sum(outset) - sum(allset);

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    复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的 MA TLAB 源代码

    申明:文章来自百度用户 carrot_hy

    复杂网络的代码总共是三个m文件,复制如下:

    第一个文件, CCM_ClusteringCoef.m

    function [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(gMatrix, Types)

    % CCM_ClusteringCoef calculates clustering coefficients.

    % Input:

    % gMatrix adjacency matrix

    % Types type of graph:

    'binary','weighted','directed','all'(default).

    % Usage:

    % [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(gMatrix, Types) returns

    % clustering coefficients for all nodes "Cp_Nodal" and average clustering % coefficient of network "Cp_Global".

    % Example:

    % G = CCM_TestGraph1('nograph');

    % [Cp_Global, Cp_Nodal] = CCM_ClusteringCoef(G);

    % Note:

    % 1) one node have vaule 0, while which only has a neighbour or none.

    % 2) The dircted network termed triplets that fulfill the follow condition % as non-vacuous: j->i->k and k->i-j,if don't satisfy with that as

    % vacuous, just like: j->i,k->i and i->j,i->k. and the closed triplets

    % only j->i->k == j->k and k->i->j == k->j.

    % 3) 'ALL' type network code from Mika Rubinov's BCT toolkit.

    % Refer:

    % [1] Barrat et al. (2004) The architecture of the complex weighted networks. % [2] Wasserman,S.,Faust,K.(1994) Social Network Analysis: Methods and % Applications.

    % [3] Tore Opsahl and Pietro Panzarasa (2009). "Clustering in Weighted

    % Networks". Social Networks31(2).

    % See also CCM_Transitivity

    % Written by Yong Liu, Oct,2007

    % Center for Computational Medicine (CCM),

    % National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR),

    % Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences (IACAS), China.

    % Revise by Hu Yong, Nov, 2010

    % E-mail:

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  • Matlab计算最短路径路径的个数

    万次阅读 2016-04-26 12:00:45
    最近老板让计算最短路径路径个数,找遍了所有工具箱,都没现成的。急死了,什么Dijkstra和Floyd都搞不定。最后,想了想,算了吧,自己编吧,反正自己用,又没有算法复杂度要求。于是自己就写了个小程序(本程序仅...

        最近老板让计算最短路径及路径个数,找遍了所有工具箱,都没现成的。急死了,什么Dijkstra和Floyd都搞不定。最后,想了想,算了吧,自己编吧,反正自己用,又没有算法复杂度要求。于是自己就写了个小程序(本程序仅限无权无向连通图),算法复杂度不晓得(偷笑)。

       本人不是计算机出身,就不写算法步骤了,直接上图解。


       我们首先计算的是节点1到所有节点的最短路径,及个数。s存放节点1到所有节点的最短路径,p_num存放路径的个数。

       初始化:s=[0,0,0,0,0,0,0]      p_num=[1,0,0,0,0,0,0]

        第一轮迭代:找节点1的所有邻居节点2,3,4。则:s([2,3,4])=1

                                在看节点2的邻居1和5.则: p_num(2)= p_num(1)+ p_num(5)=1+0=1

                                同理:p_num(3)=p_num(4)=1

                                则本轮会得到:s=[0,1,1,1,0,0,0]      p_num=[1,1,1,1,0,0,0]

        第二轮迭代:找节点2,3,4的所有邻居节点(没有被找过的节点)5,6。则:s([5,6])=2

                                再看节点5的邻居2,3和7.则: p_num(5)= p_num(2)+ p_num(3)+ p_num(7)=1+1+0=2

                                同理:p_num(6)=1

                                则本轮会得到:s=[0,1,1,1,2,2,0]      p_num=[1,1,1,1,2,1,0]

        第三轮迭代:找节点5,6的所有邻居节点(没有被找过的节点)7。则:s([7])=3

                                在看节点7的邻居5和6.则: p_num(2)= p_num(5)+ p_num(6)=2+1=3

                                则本轮会得到:s=[0,1,1,1,2,2,3]      p_num=[1,1,1,1,2,1,3]

       找节点7的所有邻居节点(没有被找过的节点),没啦,迭代终止。哈哈节点到所有节点的最短路径及条数搞定,然后来个循环就把任意两个点的最短路径及个数搞定。

      哇嘎嘎,简单粗暴,下面有程序,能力有限。使用前记得要仔细拍错误哦哦




    function [all_s,all_p_num]=all_node_shortest(w)
        %全联通无权无向图
        %输入邻接矩阵w
        %all_s为所有节点间的最短距离
        %all_p_num为最短路径的个数
        %树状搜索(纯属自己想的,没有优化,可以跑小网络)
        n=length(w);                    %节点的个数
        all_s=zeros(n,n);               %初始化
        all_p_num=zeros(n,n);       %初始化
        for i=1:n
            [s,p_num]=node_shortest(w,i);
            all_s(i,:)=s;
            all_p_num(i,:)=p_num;   
        end


    end


    function [s,p_num]=node_shortest(w,node)
        %全联通无权无向图
        %输入邻接矩阵w
        %初始节点 node
        %s为node到所有节点的最短距离
        %p_num为最短路径的个数
        %树状搜索(纯属自己想的)
        n=length(w);                    %节点的个数
        s=zeros(1,n);                   %初始化
        p_num=zeros(1,n);               %初始化
        p_num(node)=1;                %node到node本身距离为零,个数记为1           
        node_all=zeros(1,n);               
        node_all(node)=1;               %记录哪些节点被搜索到,搜索到的节点记为1,否则为0
        lj=node;                        %lj为当前步到达的节点(到lj的距离都为k)
        k=1;
        while sum(node_all)<n           %搜索至所有节点停止迭代
            lj=find(sum(w(lj,:),1)>0&node_all==0);      %上一时刻的所有节点的邻居且没有被找到过的节点是这一次的邻居
            s(lj)=k;                                    %记录时刻即路径长度               
            p_num(lj)=sum(w(:,lj).*repmat(p_num',[1,length(lj)]),1); %这一时刻的路径的条数为:这个节点上一时刻已经到达的邻居的所有路径和
            node_all(lj)=1;                                          %这些节点在这个时刻已经被找到
            k=k+1;                                                   %下一时刻
        end
    end
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