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計(jì)算度數(shù) k 的平均聚類

計(jì)算度數(shù) k 的平均聚類

慕標(biāo)琳琳 2022-07-12 10:23:33
如何使用 Python 中的 NetworkX 庫計(jì)算圖的 k 度節(jié)點(diǎn)的平均聚類 c(k)？我能找到的唯一功能是用于節(jié)點(diǎn)（部分或全部），另一個(gè)用于整個(gè)圖。
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動(dòng)漫人物

TA貢獻(xiàn)1815條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊

可以得到度為k的所有節(jié)點(diǎn)，然后得到平均聚類度


例子：


>>> G=nx.complete_graph(5)

>>> k=4

>>> nodes_degree_k = [u for u in G.nodes() if G.degree(u) == k]

>>> clustering_coeff = nx.clustering(G, nodes_degree_k)

>>> sum(clustering_coeff.values())/len(clustering_coeff)

1.0

只需對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，它就可以擴(kuò)展到各個(gè)程度。


from collections import defaultdict


d = defaultdict(list)


for u in G.nodes():

   d[G.degree(u)].append(u)


for degree in d:

   clustering_coeff = nx.clustering(G, d[degree])

   print(degree, sum(clustering_coeff.values())/len(clustering_coeff))


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反對(duì) 回復(fù) 2022-07-12
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