复杂网络聚类系数

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 = CC

第２７卷第６期２０１０年６月　

计算机应用研究

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ

Ｖｏｌ．２７Ｎｏ．６Ｊｕｎ．２０１０

一种新的复杂网络聚类算法

李峻金，向　阳，牛　鹏，刘丽明，芦英明

１０００７２）

摘　要：揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法研究具有重要的理论意义和应用价值。应用两种谱方法将复杂网络簇结构发现问题转换为空间数据聚类问题，并将粒子群聚类算法应用到对复杂网络簇结构的探测，提出了两种新的结合粒子群聚类的复杂网络簇结构探测算法。最后在两类复杂网络上进行实验并对实验结果进行了比较分析，提出的新算法在聚类准确性方面效果更好。

关键词：复杂网络；网络聚类；网络簇结构；谱方法；粒子群聚类算法

中图分类号：ＴＰ３０１畅６　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１唱３６９５（２０１０）０６唱２０９７唱０３ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２０１０．０６．０２９

１

１

１

２

３

（１．西安通信学院，西安７１０１０６；２．中国人民解放军７２５５６部队，济南２５００２２；３．中国特种车辆研究所，北京

（１．Ｘｉ’ａｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｘｉ’ａｎ７１０１０６，Ｃｈｉｎａ；２．ＰＬＡ７２５５６Ｕｎｉｔ

文本聚类报告人：李亚红 2011.05.18

LOGO

内容结构1 文本聚类简介 2 文本聚类的应用背景和体系结构 3 文本表示方法 4 文本特征选择和权值计算 5 聚类相似性的度量方法 6 聚类算法的类型和代表算法 7 文本聚类质量评价 8 文本聚类未来研究展望

文本聚类简介 一. 文本聚类聚类分析： 聚类分析：是人们认识和探索事物内在联系的一种手段，目的是将一个数据集划分为若干聚类 ，并使得同一个聚类内的数据对象具有较高的相 似度，而不同聚类中的数据对象则是不相似的。

文本聚类：把聚类方法用于文本分析，由于聚 文本聚类：类是一种无监督的机器学习方法，不需要训练过 程，也不需要预先对文档手工标注类别，因此具 有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经 成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的 重要手段，为越来越多的研究人员所关注。 。

文本聚类简介文本聚类作为一种新兴的数据挖掘方 具有广阔的前景。但是作为一种自然 法，具有广阔的前景。但是作为一种自然 语言处理应用， 语言处理应用，文本聚类具有高维和与语 义相关的特点， 义相关的特点，因此影响文档聚类结果的 因素除了文档聚类算法的选择以外， 因素除了文档聚类算法的选择以外，还包 括语义问题的处理和降

聚类分析是由若干个模式组成的,它在数据挖掘中的地位越来越重要。通过数据挖掘聚类分析,可以及时了解各地区经济实力等重要的信息,对各级政府政策制定上及宏观调控上都具有非常重要的现实意义。

维普资讯

笫2 2卷笫 2期 2 0年 4月 08

吉林省经济管理干部学院学报J u n l f Jl r v n eE o o cM a a e e t a r ￣ g o r a i n P o i c c n mi n g m n d eCo e e o i C

Vo . 2 N o2 12 .

Ap i 2 08 rl 0

基于 S 神经网络的聚类方法研究 M O口赵晓丹齐，志

(. 1吉林省经济管理干部学院国际商务系，吉林长春 l0 l; 30 22东北师范大学计算机学院，吉林长春 10 1) . 3 0 7

睛

要】聚类分析是由若干个模式组成的，它在数据挖掘中的地位越来越重要。通过数据挖掘聚类分

析，可以及时了解各地区经济实力等重要的信息，对各级政府政策制定上及宏观调控上都具有非常重要的现实意义。

【关键词】数据挖掘；聚类分析；自组织特征映射神经网络【中图分类号】 P 9. T 330 2【文献标识码】A 【文章编号】 0 905 (0 80 .0 1 3

1.聚类定义

“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一

些相似的属性” ——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对

象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。” ——百度百科

说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:

1) 数据准备:包括特征标准化和降维.

2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.

3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.

4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的

毕 业 论 文

题 目： 复杂网络及其matlab模拟

学 院： 物理与电子工程学院

专 业： 物理学 毕业年限： 2015 学生姓名： 学 号： 指导教师：

复杂网络及其matlab模拟

班级：物理学2班 姓名： 指导教师：

摘 要 近年来,关于复杂网络的研究正方兴未艾,1998年Watts和Strogatz

在Nature杂志上发表文章,引入了小世界(Small一World)网络模型。本文对复杂网络的特性还有无标度与小世界网络进行简单介绍，详细介绍各个模型的生成与算法，并用matlab软件进行了模拟。

关键词 复杂网络 无标度 小世界 模拟

Abstract In recent years

close all clear all clc

dataset=load('F:\\experience1.mat'); center1=[1 1 1;-1 1 -1]; center2=[0 0 0;1 1 -1]; center3=[0 0 0;1 1 1;-1 0 2];

center4=[-0.1 0 0.1;0 -0.1 0.1;-0.1 -0.1 0.1]; %%%%%%%%kmeans [k_class1,C1,sumd1,D1]=kmeans(dataset.data,2,'start',center1); one1=dataset.data(find(k_class1==1),:); second1=dataset.data(find(k_class1==2),:); scatter3(one1(:,1),one1(:,2),one1(:,3),'*','r') hold on

scatter3(second1(:,1),second1(:,2),second1(:,3),'o','g') hold off

xlabel('X1','Fontsize',15); ylabel('X2','Fon

聚类

第2 2卷第 2期Vo . 2 No. 12 2

重庆工学院学报(自然科学)Ju a o hn q gIstt o eh o g ( a r c ne orl f og i tue f cnl y N t a Si c ) n C n ni T o ul e

20 0 8年 2月F b.2 0 e 08

模糊 c均值聚类算法刘蕊洁，金波，张刘锐(州交通大学数理与软件工程学院，兰兰州、

707 ) 30 0‘ : ^: 0 d^

●

‘ 0=

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‘ 0

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摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法 .对模糊聚类进行了概述，理论和实从验 2个方面研究了模糊 C均值聚类算法，对该算法的优点及存在的问题进行了分析 .并结果表

明，该算法设计简单，应用范围广，仍存在容易陷入局部极值点等问题，但还需进一步研究 .关键词：模糊 C均值算法；模糊聚类；聚类分析文献标识码： A文章编号：6 1 17一￣2 ( 0 )2 19 3 42 8 o一o3—0 0中图分类号：P 8 T 11

Fu z M e n u trng Al o ih z y c- a s Clse i g rt m

LU R i i, H N nb,LU R i

几种聚类的算法 安世亚太研究院 2012-12-5 作者: 张晓燕 几种聚类的算法 目录 1.1 1.2 谱聚类 ........................................................................................................... 2 增量谱聚类 .................................................................................................... 2 一、 增量谱聚类........................................................................................................ 2 二． AFFINITY PROPAGATION 聚类算法 .............................................................................. 5 2.1 AFFINITY PROPA

文献阅读报告

课程名称： 《模式识别》 课程编号：

题目: 基于划分的聚类算法

研究生姓名: 学 号:

论文评语:

成 绩: 任课教师:

评阅日期:

基于划分的聚类算法

2016-11-20

摘 要:

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于

划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。

关键字： 数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法

Partitional clustering algorithms

Abstract: Clustering analy