Калькулятор коэффициента кластеризации

Автор: Neo Huang
Проверено: Nancy Deng
Последнее Обновление: 2024-10-03 22:09:24
Общее Использование: 9824
Powered by @Calculator Ultra
Поделиться
Встраивать

Единица измерения Конвертер

  • {{ unit.name }}
  • {{ unit.name }} ({{updateToValue(fromUnit, unit, fromValue)}})

Цитата

Используйте приведенную ниже цитату для добавления этого в вашу библиографию:

{{ citationMap[activeStyle] }}

Find More Calculator

Исторический контекст

Понятие коэффициента кластеризации возникло в теории графов и сетевой науке для описания того, как узлы группируются вместе в графах, представляющих социальные сети, транспортные системы и другие структуры. Оно предоставляет числовое значение, отражающее степень, в которой узлы склонны образовывать тесно связанные группы.

Формула расчета

Формула для расчета коэффициента кластеризации проста:

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

где:

  • C - коэффициент кластеризации,
  • CT - количество замкнутых троек,
  • AT - количество всех троек (замкнутых и открытых).

Пример расчета

Если граф содержит 12 замкнутых троек и 30 общих троек, то коэффициент кластеризации равен:

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

Важность и сценарии использования

Коэффициенты кластеризации важны в анализе социальных сетей, исследованиях биологических сетей и в различных других приложениях, где структура отношений между узлами имеет большое значение. Он помогает понять локальную сплоченность сетей и потенциальную возможность формирования тесно связанных сообществ.

Часто задаваемые вопросы

  1. Что такое тройка в теории графов?

    • Тройка - это набор из трех узлов, которые взаимосвязаны. Замкнутая тройка означает, что все три узла непосредственно связаны друг с другом, образуя треугольник. Открытая тройка - это набор из трех узлов, имеющих только две прямые связи.
  2. Что означает высокий коэффициент кластеризации?

    • Высокий коэффициент кластеризации указывает на то, что узлы в графе склонны образовывать тесно связанные кластеры или сообщества.
  3. Можно ли использовать коэффициент кластеризации для изучения социальных сетей?

    • Да, его можно использовать для понимания социальных взаимодействий и вероятности формирования тесно связанных групп или сообществ.