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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:
% 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).
% 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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• 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（）。
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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万次阅读 多人点赞 2017-08-16 16:13:57
matlab工具箱求图的最短路径
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