average_clustering

average_clustering(G, trials=1000, seed=None)

估计图 G 的平均聚类系数。

图 G 中每个节点的局部聚类系数是实际存在的三角形数量与邻域中所有可能三角形数量的比值。图 G 的平均聚类系数是局部聚类系数的平均值。

该函数通过重复 n 次（在 trials 中定义）以下实验来找到 G 的近似平均聚类系数：随机选择一个节点，随机选择其两个邻居，并检查它们是否相连。近似系数是找到的三角形数量与试验次数的比值 [1]。

Parameters:

GNetworkX 图

trials整数

要执行的试验次数（默认 1000）。

seed整数, random_state, 或 None（默认）

随机数生成状态的指示器。 参见 Randomness 。

Returns:

c浮点数

近似的平均聚类系数。

Raises:

NetworkXNotImplemented

如果 G 是有向图。

References

[1]

Schank, Thomas, and Dorothea Wagner. Approximating clustering coefficient and transitivity. Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, 2004. https://doi.org/10.5445/IR/1000001239

Examples

>>> from networkx.algorithms import approximation
>>> G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.2, seed=10)
>>> approximation.average_clustering(G, trials=1000, seed=10)
0.214