R语言 RBGL包 clusteringCoef()函数中文帮助文档(中英文对照)

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clusteringCoef(RBGL)
clusteringCoef()所属R语言包：RBGL

                                        Calculate clustering coefficient for an undirected graph
                                         聚类系数计算为一个无向图

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculate clustering coefficient for an undirected graph
聚类系数计算为一个无向图


用法----------Usage----------


clusteringCoef(g, Weighted=FALSE, vW=degree(g))



参数----------Arguments----------

参数：g
an instance of the graph class  
graph类的一个实例


参数：Weighted
calculate weighted clustering coefficient or not
计算加权聚类系数或不


参数：vW
vertex weights to use when calculating weighted clustering coefficient
顶点权重加权聚类系数计算时使用


Details

详情----------Details----------

For an undirected graph G, let delta(v) be the number of triangles with v   as a node, let tau(v) be the number of triples, i.e., paths of length 2 with  v as the center node.  
对于一个无向图G，让Delta（V）是编号三角形v作为一个节点，让头（V）人数的三倍，即用<路径长度为2的X>为中心节点。

Let V' be the set of nodes with degree at least 2.
让V“是与至少2度的节点集。

Define clustering coefficient for v, c(v) = (delta(v) / tau(v)).
聚类系数定义为vC（V）=（Delta（V）/头（V））。

Define clustering coefficient for G, C(G) = sum(c(v)) / |V'|,  for all v in V'.
GC（G）的定义聚类系数= SUM（C（V））/ | V“|，vV”。

Define weighted clustering coefficient for g,  Cw(G) = sum(w(v) * c(v)) / sum(w(v)), for all v in V'.
g，CW（G）的定义加权聚类系数总和（W（V）* C（V））/总和（W（V）），所有v V“。


值----------Value----------

Clustering coefficient for graph G.
图G聚类系数。


作者（S）----------Author(s)----------


Li Long <a href="mailto:li.long@isb-sib.ch">li.long@isb-sib.ch</a>



参考文献----------References----------

Journal of Graph Algorithms and Applications, Vol. 9, No. 2 (2005).

参见----------See Also----------

clusteringCoefAppr, transitivity, graphGenerator
clusteringCoefAppr，传递，graphGenerator


举例----------Examples----------


con <- file(system.file("XML/conn.gxl",package="RBGL"))
g <- fromGXL(con)
close(con)
cc <- clusteringCoef(g)
ccw1 <- clusteringCoef(g, Weighted=TRUE)
vW  <- c(1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1)
ccw2 <- clusteringCoef(g, Weighted=TRUE, vW)

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