클러스터링 계수 계산기

역사적 배경

그래프 이론과 네트워크 과학에서 클러스터링 계수 개념은 사회 네트워크, 교통 시스템 및 기타 구조를 나타내는 그래프에서 노드가 어떻게 클러스터되는지를 설명하기 위해 등장했습니다. 이는 노드가 밀접하게 연결된 그룹을 형성하는 경향을 반영하는 수치 값을 제공합니다.

계산 공식

클러스터링 계수를 계산하는 공식은 간단합니다.

\[ C = \frac{CT}{AT} \]

여기서:

• C는 클러스터링 계수입니다.
• CT는 닫힌 삼중항의 수입니다.
• AT는 모든 삼중항(닫힌 및 열린)의 수입니다.

예시 계산

그래프에 닫힌 삼중항이 12개이고 총 삼중항이 30개인 경우 클러스터링 계수는 다음과 같습니다.

\[ C = \frac{12}{30} = 0.4 \]

중요성 및 활용 사례

클러스터링 계수는 사회 네트워크 분석, 생물학적 네트워크 연구 및 노드 간 관계의 구조가 중요한 다양한 응용 분야에서 필수적입니다. 이는 네트워크의 지역적 응집력과 밀접하게 연결된 커뮤니티 형성 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 FAQ

1. 그래프 이론에서 삼중항이란 무엇입니까?

   • 삼중항은 상호 연결된 세 개의 노드 집합입니다. 닫힌 삼중항은 세 개의 노드 모두 서로 직접 연결되어 삼각형을 형성하는 것을 의미합니다. 열린 삼중항은 두 개의 직접 연결만 있는 세 개의 노드 집합입니다.

2. 높은 클러스터링 계수는 무엇을 나타냅니까?

   • 높은 클러스터링 계수는 그래프의 노드가 밀접하게 연결된 클러스터 또는 커뮤니티를 형성하는 경향이 있음을 나타냅니다.

3. 클러스터링 계수를 사회 네트워크 연구에 사용할 수 있습니까?

   • 네, 사회적 상호 작용과 밀접하게 연결된 그룹 또는 커뮤니티 형성 가능성을 이해하는 데 사용할 수 있습니다.