Python NetworkX average_clustering用法及代码示例

计算平均二分聚类系数。

整个图的聚类系数是平均值，

其中 n 是 G 中的节点数。

可以定义两个二分集的类似度量[1]

其中 X 是 G 的二分集。

参数：

G：图形

二分图

nodes：列表或可迭代，可选

用于计算平均值的节点容器。节点应该是整个图(默认)或二分集之一。

mode：string

平行二分聚类方法。必须是“dot”, “max”或“min”

返回：

clustering：浮点数

如果没有指定节点，则给定节点集或整个图的平均二分聚类。

注意：

传递给此函数的节点容器必须包含二分集(“top” 或 “bottom”)之一中的所有节点，以便计算正确的平均二分聚类系数。有关如何在 NetworkX 中处理二分图的更多详细信息，请参阅 bipartite documentation 。

参考：

1

Latapy, Matthieu, Clémence Magnien, and Nathalie Del Vecchio (2008). Basic notions for the analysis of large two-mode networks. Social Networks 30(1), 31-48.

例子：

>>> from networkx.algorithms import bipartite
>>> G = nx.star_graph(3)  # star graphs are bipartite
>>> bipartite.average_clustering(G)
0.75
>>> X, Y = bipartite.sets(G)
>>> bipartite.average_clustering(G, X)
0.0
>>> bipartite.average_clustering(G, Y)
1.0