复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码.docx
《复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《复杂网络聚类系数和平均路径长度计算的MATLAB源代码.docx（6页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
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XX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_ClusteringCoefcalculatesclusteringcoefficients.
%Input:
% gMatrix adjacencymatrix
% Types typeofgraph:
'binary','weighted','directed','all'（default）.
%Usage:
% [Cp_Global,Cp_Nodal]=CCM_ClusteringCoef（gMatrix,Types）returns
% clusteringcoefficientsforallnodes"Cp_Nodal"andaverageclustering
% coefficientofnetwork"Cp_Global".
%Example:
% G=CCM_TestGraph1（'nograph'）;
% [Cp_Global,Cp_Nodal]=CCM_ClusteringCoef（G）;
%Note:
% 1）onenodehavevaule0,whilewhichonlyhasaneighbourornone.
% 2）Thedirctednetworktermedtripletsthatfulfillthefollowcondition
% asnon-vacuous:
j->i->kandk->i-j,ifdon'tsatisfywiththatas
% vacuous,justlike:
j->i,k->iandi->j,i->k.andtheclosedtriplets
% onlyj->i->k==j->kandk->i->j==k->j.
% 3）'ALL'typenetworkcodefromMikaRubinov'sBCTtoolkit.
%Refer:
% [1]Barratetal.（2004）Thearchitectureoftheplexweightednetworks.
% [2]Wasserman,S.,Faust,K.（1994）SocialNetworkAnalysis:
Methodsand
% Applications.
% [3]ToreOpsahlandPietroPanzarasa（2009）."ClusteringinWeighted
% Networks".SocialNetworks31
（2）.
%SeealsoCCM_Transitivity
%WrittenbyYongLiu,Oct,2007
%CenterforputationalMedicine（CCM）,
%NationalLaboratoryofPatternRecognition（NLPR）,
%InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences（IACAS）,China.
%RevisebyHuYong,Nov,2010
%:
%basedonMatlab2006a
%$Revision:
1.0,Copywrite（c）2007
error（nargchk（1,2,nargin,'struct'））;
if（nargin<2）, Types='all'; end
N=length（gMatrix）;
gMatrix（1:
（N+1）:
end）=0;%Clearself-edges
Cp_Nodal=zeros（N,1）; %Preallocate
switch（upper（Types））
case'BINARY'%Binarynetwork
gMatrix=double（gMatrix>0）;%Ensurebinarynetwork
fori=1:
N
neighbor=（gMatrix（i,:
）>0）;
Num =sum（neighbor）;%numberofneighbornodes
temp =gMatrix（neighbor,neighbor）;
if（Num>1）, Cp_Nodal（i）=sum（temp（:
））/Num/（Num-1）; end
end
case'WEIGHTED'%Weightednetwork--arithmeticmean
fori=1:
N
neighbor=（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））;
end
end
%case'WEIGHTED'%Weightednetwork--geometricmean
% A =（gMatrix~=0）;
% G3=diag（（gMatrix.^（1/3））^3）;）
% A（A==0）=inf; %close-tripletnoexist,letCpNode=0（A=inf）
% CpNode=G3./（A.*（A-1））;
case'DIRECTED',%Directednetwork
fori=1:
N
inset =（gMatrix（:
i）>0）; %in-nodesset
outset =（gMatrix（i,:
）>0）';%out-nodesset
if（any（inset&outset））
allset=and（inset,outset）;
%Ensureaji*aik>0,jbelongstoinset,andkbelongstooutset
total =sum（inset）*sum（outset）-sum（allset）;
tri =sum（sum（gMatrix（inset,outset）））;
Cp_Nodal（i）=tri./total;
end
end
%case'DIRECTED',%Directednetwork--clarityformat（fromMikaRubinov,UNSW）
% G =gMatrix+gMatrix'; %symmetrized
% D =sum（G,2）; %totaldegree
% g3=diag（G^3）/2; %numberoftriplet
% D（g3==0）=inf; %3-cyclesnoexist,letCp=0
% c3=D.*（D-1）-2*diag（gMatrix^2）;%numberofallpossible3-cycles
% Cp_Nodal =g3./c3;
%Note:
Directed&weightednetwork（fromMikaRubinov）
case'ALL',%Alltype
A =（gMatrix~=0）; %adjacencymatrix
G =gMatrix.^（1/3）+（gMatrix.'）.^（1/3）;
D =sum（A+A.',2）; %totaldegree
g3=diag（G^3）/2; %numberoftriplet
D（g3==0）=inf; %3-cyclesnoexist,letCp=0
c3=D.*（D-1）-2*diag（A^2）;
Cp_Nodal =g3./c3;
otherwise,%EorrMsg
error（'Typeonlyfour:
"Binary","Weighted","Directed",and"All"'）;
end
Cp_Global=sum（Cp_Nodal）/N;
%%
第二个文件：
CCM_AvgShortestPath.m
function[D_Global,D_Nodal]=CCM_AvgShortestPath（gMatrix,s,t）
%CCM_AvgShortestPathgeneratestheshortestdistancematrixofsourcenodes
%indicestothetargetnodesindicet.
%Input:
% gMatrix symmetrybinaryconnectmatrixorweightedconnectmatrix
% s sourcenodes,defaultis1:
N
% t targetnodes,defaultis1:
N
%Usage:
% [D_Global,D_Nodal]=CCM_AvgShortestPath（gMatrix）returnsthemean
% shortest-pathlengthofwholenetworkD_Global,andthemeanshortest-path
% lengthofeachnodeinthenetwork
%Example:
% G=CCM_TestGraph1（'nograph'）;
% [D_Global,D_Nodal]=CCM_AvgShortestPath（G）;
%Seealsodijk,MEAN,SUM
%WrittenbyYongLiu,Oct,2007
%ModifiedbyHuYong,Nov2010
%CenterforputationalMedicine（CCM）,
%BasedonMatlab2008a
%$Revision:
1.0,Copywrite（c）2007
%######Inputcheck#########
error（nargchk（1,3,nargin,'struct'））;
N=length（gMatrix）;
if（nargin<2|isempty（s））, s=（1:
N）';
else s=s（:
）; end
if（nargin<3|isempty（t））, t=（1:
N）';
else t=t（:
）; end
%Calculatetheshortest-pathfromstoallnode
D=dijk（gMatrix,s）;%D（isinf（D））=0;
D=D（:
t）; %Totargetnodes
D_Nodal =（sum（D,2）./sum（D>0,2））;
%D_Nodal（isnan（D_Nodal））=[];
D_Global=mean（D_Nodal）;
第三个文件：
dijk.m
functionD=dijk（A,s,t）
%DIJKShortestpathsfromnodes's'tonodes't'usingDijkstraalgorithm.
%D=dijk（A,s,t）
% A=nxnnode-nodeweightedadjacencymatrixofarclengths
% （Note:
A（i,j）=0 =>Arc（i,j）doesnotexist;
% A（i,j）=NaN=>Arc（i,j）existswith0weight）
% s=FROMnodeindices
% =[]（default）,pathsfromallnodes
% t=TOnodeindices
% =[]（default）,pathstoallnodes
% D=|s|x|t|matrixofshortestpathdistancesfrom's'to't'
% =[D（i,j）],whereD（i,j）=distancefromnode'i'tonode'j'
%
% （IfAisatriangularmatrix,thenputationallyintensivenode
% selectionstepnotneededsincegraphisacyclic（triangularityisa
% sufficient,butnotanecessary,conditionforagraphtobeacyclic）
% andAcanhavenon-negativeelements）
%
% （If|s|>>|t|,thenDIJKisfasterifDIJK（A',t,s）used,whereDisnow
% transposedandPnowrepresentssuccessorindices）
%
% （BasedonFig.4.6inAhuja,Magnanti,andOrlin,NetworkFlows,
% Prentice-Hall,1993,p.109.）
%Copyright（c）1998-2000byMichaelG.Kay
%MatlogVersion1.329-Aug-2000
%
% ModifiedbyT,Dec2000,todeletepaths
%InputErrorChecking******************************************************
error（nargchk（1,3,nargin,'struct'））;
[n,cA]=size（A）;
ifnargin<2|isempty（s）,s=（1:
n）';elses=s（:
）;end
ifnargin<3|isempty（t）,t=（1:
n）';elset=t（:
）;end
if~any（any（tril（A）~=0）） %Aisuppertriangular
isAcyclic=1;
elseif~any（any（triu（A）~=0）） %Aislowertriangular
isAcyclic=2;
else %Graphmaynotbeacyclic
isAcyclic=0;
end
ifn~=cA
error（'Amustbeasquarematrix'）;
elseif~isAcyclic&any（any（A<0））
error（'Amustbenon-negative'）;
elseifany（s<1|s>n）
error（['''s''mustbeanintegerbetween1and',num2str（n）]）;
elseifany（t<1|t>n）
error（['''t''mustbeanintegerbetween1and',num2str（n）]）;
end
%End（InputErrorChecking）************************************************
A=A'; %Usetransposetospeed-upFINDforsparseA
D=zeros（length（s）,length（t））;
P=zeros（length（s）,n）;
fori=1:
length（s）
j=s（i）;
Di=Inf*ones（n,1）;Di（j）=0;
isLab=logical（zeros（length（t）,1））;
ifisAcyclic== 1
nLab=j-1;
elseifisAcyclic==2
nLab=n-j;
else
nLab=0;
UnLab=1:
n;
isUnLab=logical（ones（n,1））;
end
whilenLab ifisAcyclic
Dj=Di（j）;
else %Nodeselection
[Dj,jj]=min（Di（isUnLab））;
j=UnLab（jj）;
UnLab（jj）=[];
isUnLab（j）=0;
end
nLab=nLab+1;
iflength（t） [jA,kA,Aj]=find（A（:
j））;
Aj（isnan（Aj））=0;
ifisempty（Aj）,Dk=Inf;elseDk=Dj+Aj;end
P（i,jA（Dk Di（jA）=min（Di（jA）,Dk）;
ifisAcyclic==1 %IncrementnodeindexforuppertriangularA
j=j+1;
elseifisAcyclic==2 %DecrementnodeindexforlowertriangularA
j=j-1;
end
%disp（num2str（nLab））;
end
D（i,:
）=Di（t）';
end
升级会员 