什么是网络聚类系数？
网络聚类系数是指网络中相邻节点之间形成的三角形的数量与可能形成的三角形的数量之比。简单来说，它衡量了节点之间的紧密程度，即它们是否倾向于形成群体。网络聚类系数越高，节点之间的联系越紧密，网络结构越复杂。
如何计算网络聚类系数？
计算网络聚类系数需要考虑三个方面节点的度、节点邻居之间的连接以及它们之间的三角形。
具体来说，可以使用以下公式计算网络聚类系数
C = 3 (三角形的数量) / (度(度-1))
其中C为网络聚类系数，三角形的数量为网络中形成的三角形的数量，度为节点的度数。
如何计算网络聚类系数？
提供了许多计算网络聚类系数的工具和库，如NetworkX和igraph。下面以NetworkX为例，介绍如何计算网络聚类系数。
首先，需要导入NetworkX库
portetworkxx
xg函数计算每个节点的网络聚类系数
x.Graph() 创建一个空的无向图([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)]) 添加边gxg(G) 计算网络聚类系数
xg函数计算每个节点的网络聚类系数。终，大家得到了一个字典，其中每个键表示一个节点，每个值表示该节点的网络聚类系数。
提供了许多计算网络聚类系数的工具和库，如NetworkX和igraph。