matlab环境下无标度网络生成程序
无标度网络模型构造
课题：无标度网络模型构造姓名赵训学号201026811130班级实验班1001一、源起无标度网络（或称无尺度网络）的概念是随着对复杂网络的研究而出现的。
“网络”其实就是数学中图论研究的图，由一群顶点以及它们之间所连的边构成。
在网络理论中则换一套说法，用“节点”代替“顶点”，用“连结”代替“边”。
复杂网络的概念，是用来描述由大量节点以及这些节点之间错综复杂的联系所构成的网络。
这样的网络会出现在简单网络中没有的特殊拓扑特性。
自二十世纪60年代开始，对复杂网络的研究主要集中在随机网络上。
随机网络，又称随机图，是指通过随机过程制造出的复杂网络。
最典型的随机网络是保罗·埃尔德什和阿尔弗雷德·雷尼提出的ER模型。
ER模型是基于一种“自然”的构造方法：假设有个节点，并假设每对节点之间相连的可能性都是常数。
这样构造出的网络就是ER模型网络。
科学家们最初使用这种模型来解释现实生活中的网络。
ER模型随机网络有一个重要特性，就是虽然节点之间的连接是随机形成的，但最后产生的网络的度分布是高度平等的。
度分布是指节点的度的分布情况。
在网络中，每个节点都与另外某些节点相连，这种连接的数目叫做这个节点的度。
在网络中随机抽取一个节点，它的度是多少呢？这个概率分布就称为节点的度分布。
在一般的随机网络（如ER模型）中，大部分的节点的度都集中在某个特殊值附近，成钟形的泊松分布规律（见下图）。
偏离这个特定值的概率呈指数性下降，远大于或远小于这个值的可能都是微乎其微的，就如一座城市中成年居民的身高大致的分布一样。
然而在1998年，Albert-László Barab ási、Réka Albert等人合作进行一项描绘万维网的研究时，发现通过超链接与网页、文件所构成的万维网网络并不是如一般的随机网络一样，有着均匀的度分布。
他们发现，万维网是由少数高连接性的页面串联起来的。
绝大多数（超过80%）的网页只有不超过4个超链接，但极少数页面（不到总页面数的万分之一）却拥有极多的链接，超过1000个，有一份文件甚至与超过200万个其他页面相连。
如何使用MATLAB进行网络分析与建模
如何使用MATLAB进行网络分析与建模网络分析与建模是数据科学领域中的重要研究方法之一，它涉及到了计算机科学、数学、统计学等多个学科领域。
而在现代信息爆炸的时代，网络数据的规模和复杂性不断增加，对于分析和建模工具的要求也越来越高。
MATLAB作为一个强大的数学计算软件，提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行网络分析与建模。
本文将介绍如何使用MATLAB进行网络分析与建模。
第一部分：网络分析基础网络分析是研究网络结构、功能和演化规律的一种方法。
在网络分析中，我们通常需要描述网络的拓扑结构、节点与边的关系、节点的属性等信息。
而MATLAB提供了一些常用的工具和函数，可以方便地进行网络分析。
首先，我们需要将网络数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持导入各种格式的网络数据，如邻接矩阵、边列表、节点属性等。
使用MATLAB的数据导入和读取函数，我们可以将网络数据转换成MATLAB中的矩阵或表格，方便后续的分析和建模。
其次，我们可以使用MATLAB提供的函数和工具来计算网络的基本属性，如网络的度分布、聚类系数、平均路径长度等。
这些属性可以帮助我们了解网络的结构和功能，并进行比较和分类。
MATLAB还提供了可视化工具，可以直观地展示网络的拓扑结构和属性分布。
第二部分：网络建模与预测网络建模是研究网络演化和行为规律的关键内容。
借助MATLAB的数学建模和机器学习工具，我们可以构建各种网络模型，并使用这些模型来预测网络的演化和行为。
常用的网络建模方法包括随机网络模型、小世界网络模型、无标度网络模型等。
我们可以使用MATLAB的随机数生成函数和图论工具，生成各种类型的网络模型，并进行参数调节和性能评估。
此外，MATLAB还提供了机器学习和深度学习工具箱，可以用于网络模型的训练和预测。
网络预测是网络分析与建模的重要应用之一。
通过分析网络的演化规律和行为模式，我们可以预测网络的未来走向和趋势。
MATLAB提供了一些预测模型和函数，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
无标度网络matlab建模
复杂系统无标度网络研究与建模XXX南京信息工程大学XXXX系，南京 210044摘要：21世纪是复杂性的世界，基于还原论的世界观与方法论已经无法满足当前人们对作为一个整体系统的自然界和人类社会的认识和研究，利用系统科学的方法对科学重新审视已近变为迫切的需要。
现实生活中众多复杂网络都具有无标度性，这种无标度网络的增长性和择优连接性很好的解释了富者越富的“马太效应”。
对无标度网络的深入研究，让人们深刻的认识到其在Internet、地震网、病毒传播和社会财富分布网中的理论与现实意义。
本文通过对复杂网络中的无标度网络的分析与研究，介绍了无标度网络区别于一般随机网络的特性与现实意义，并利用了Matlab生成了一个无标度网络。
关键词：无标度网络，幂律特性，模型建立1 引言任何一种网络都可以看作是由一些节点按某种方式连接在一起而构成的一个系统，曾经关于网络结构的研究常常着眼于包含几十个到几百个节点的网络，而近几年关于复杂网络的研究中则常常可以见上万个节点的网络，网络规模尺度上的改变也促使网络分析方法做相应的改变，而复杂网络是近年来随着网络规模、理论和计算机技术的飞速发展而出现的一个新的研究方向。
它的出现不仅顺应了现代科技的发展趋势，而且反映了在以信息科学为支柱的新世纪中，各学科理论及应用交叉、渗透和融合的发展趋势[1]。
复杂系统主要研究其个体之间相互作用所产生的系统的整体性质与行为“复杂系统的复杂性体现在系统的整体性质与行为往往不是系统各个个体的状态的简单综合”因此，复杂系统的研究不能采用还原论的方法，而要从整体上进行研究。
在对复杂系统的研究中，美国物理学家Barabasi和Albert通过对万维网的研究，发现万维网中网页连接的度分布服从幂律分布，而万维网中少数网页(Hub点)具有非常大的连接，大多数网页的连接数甚小Barabasi等把度分布为幂律分布(Power law)的复杂网络称为无标度网络（scale-free net）[2]。
MATLAB矩阵生成无向网络图
MATLAB矩阵⽣成⽆向⽹络图 寝室有⼀个是做⽹络的，需要把矩阵变为⽹络图使其形象⼀点，所以我在这⾥就写了这样⼀个函数。
功能是将邻接矩阵或关联矩阵变为⽹络图，不过我这⾥只能转换为⽆向图，有向图的箭头我还需要在研究⼀下，似乎有annotation函数可以调⽤。
1 %函数名netplot2 %使⽤⽅法输⼊请help netplot3 %⽆返回值%函数只能处理⽆向图4 %作者：tiandsp5 %最后修改：2012.12.266 function netplot(A,flag)7 %调⽤⽅法输⼊netplot(A,flag)，⽆返回值8 %A为邻接矩阵或关联矩阵9 %flag=1时处理邻接矩阵10 %flag=2时处理关联矩阵11 %函数只能处理⽆向图12if flag==1 %邻接矩阵表⽰⽆向图13 ND_netplot(A);14return;15 end1617if flag==2 %关联矩阵表⽰⽆向图18 [m n]=size(A); %关联矩阵变邻接矩阵19 W=zeros(m,m);20for i=1:n21 a=find(A(:,i)~=0);22 W(a(1),a(2))=1;23 W(a(2),a(1))=1;24 end25 ND_netplot(W);26return;27 end2829 function ND_netplot(A)30 [n n]=size(A);31 w=floor(sqrt(n));32 h=floor(n/w);33 x=[];34 y=[];35for i=1:h %使产⽣的随机点有其范围，使显⽰分布的更⼴36for j=1:w37 x=[x 10*rand(1)+(j-1)*10];38 y=[y 10*rand(1)+(i-1)*10];39 end40 end41 ed=n-h*w;42for i=1:ed43 x=[x 10*rand(1)+(i-1)*10];44 y=[y 10*rand(1)+h*10];45 end46 plot(x,y,'r*');4748 title('⽹络拓扑图');49for i=1:n50for j=i:n51if A(i,j)~=052 c=num2str(A(i,j)); %将A中的权值转化为字符型53 text((x(i)+x(j))/2,(y(i)+y(j))/2,c,'Fontsize',10); %显⽰边的权值54 line([x(i) x(j)],[y(i) y(j)]); %连线55 end56 text(x(i),y(i),num2str(i),'Fontsize',14,'color','r'); %显⽰点的序号57 hold on;58 end59 end60 end6162 end调⽤⽅法⾥⾯都写了，我就不多说了。
如何使用MATLAB创建一个最简单的程序
如何使用MATLAB创建一个最简单的程序使用MATLAB创建一个最简单的程序可以按照以下步骤进行：
例如，你可以使用disp函数在命令窗口中打印消息：
```
disp('Hello, World!');
```
或者，你可以使用fprintf函数在命令窗口中输出格式化的文本：```
fprintf('The sum of 2 and 3 is %d\n', 2+3);
```
这里，%d是一个格式化占位符，它将被替换为一个整数值。
4.运行程序。
在MATLAB命令窗口中，输入脚本文件名（不带.m扩展名），并按下回车键即可运行程序。
例如，如果你的脚本文件名为hello_world，你可以在命令窗口中输入：
```
hello_world
```
这将执行你所编写的MATLAB程序，并在命令窗口中显示输出结果。
以上是创建最简单的MATLAB程序的基本步骤。
此外，MATLAB还提供了一系列丰富的功能和工具箱，可以用于进行数值计算、绘图和数据分析等。
你可以在程序中使用这些功能来实现更复杂的任务。
Matlab与复杂网络理论的交叉研究与应用
Matlab与复杂网络理论的交叉研究与应用引言近年来，随着互联网的迅猛发展和数据科学的兴起，复杂网络理论作为解析网络结构与功能的一种新兴方法得到了广泛关注。
而Matlab作为一种强大的数值计算和可视化分析工具，正逐渐被应用于复杂网络理论的研究与实践中。
本文将探讨Matlab与复杂网络理论的交叉研究与应用，并通过几个具体的案例来展示其在不同领域中的广泛应用。
复杂网络理论简介复杂网络理论研究的是由大量节点和边构成的复杂网络的结构和性质。
复杂网络可以用于描述各种复杂系统，如社交网络、蛋白质相互作用网络、脑神经网络等。
通过复杂网络理论的研究，我们可以揭示网络的拓扑结构、节点之间的相互关系以及网络的功能等重要信息。
Matlab在复杂网络理论研究中的应用1. 复杂网络模型的构建与分析Matlab提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地构建各种复杂网络模型，并对网络的拓扑结构进行分析。
例如，通过使用Matlab中的Graph对象和相关函数，我们可以构建随机网络模型、无标度网络模型、小世界网络模型等，并计算网络的度分布、聚集系数、平均最短路径长度等网络指标。
这些指标可以帮助我们理解网络的特性和行为。
2. 复杂网络的动力学模拟与分析复杂网络的动力学模拟是复杂网络理论中的重要问题之一。
Matlab提供了优秀的数值求解和模拟工具，可以方便地对复杂网络的动力学进行模拟与分析。
例如，我们可以使用Matlab中的差分方程求解器和常微分方程求解器，对复杂网络的节点动态行为进行模拟，从而研究网络的同步、稳定性和干扰传播等动力学行为。
3. 复杂网络的可视化与图形分析Matlab具有强大的数据可视化和图形分析功能，可以帮助我们直观地理解和分析复杂网络。
通过Matlab的图形绘制函数和工具箱，我们可以将网络的拓扑结构和节点属性以图形的形式展示出来，从而帮助我们观察网络的模式、结构分布规律以及节点的重要性等。
同时，Matlab还提供了基于图的分析工具，如最大连通子图、最短路径查找等，便于我们对复杂网络进行进一步的分析。
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析
利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析引言：神经科学是一门研究大脑和神经系统的学科，它试图理解神经元如何工作以及它们之间的连接方式。
近年来，随着计算机和数据分析技术的快速发展，研究人员开始借助计算机编程和数据处理工具进行神经科学研究，并获得了许多重要的发现。
在这篇文章中，我们将重点讨论利用Matlab进行神经科学研究和大脑连接分析的方法和技术。
一、Matlab在神经科学中的应用Matlab是一种流行的科学计算和数据分析软件，它提供了丰富的工具和函数，方便研究人员进行各种科学实验和数据分析。
在神经科学研究中，Matlab被广泛应用于数据处理、模型建立和可视化等方面。
1. 数据处理神经科学研究中经常需要处理大量的数据，包括脑电图（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）和神经元活动记录等。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，方便研究人员处理和分析这些数据。
例如，可以使用Matlab对脑电图数据进行预处理，包括信号滤波、通道去噪和伪迹去除等，以提取有用的信息。
2. 模型建立神经科学研究中常常需要建立数学模型来描述和解释神经系统的工作原理。
Matlab提供了强大的数学建模和仿真功能，可以方便地构建和调整神经网络模型、神经元活动模型等。
研究人员可以使用Matlab进行模型参数估计、模拟实验和模型验证，以帮助理解大脑的工作机制。
3. 可视化Matlab提供了丰富的绘图和可视化函数，可以用于展示和呈现神经科学研究的结果。
研究人员可以使用Matlab绘制脑电图图谱、大脑活动热力图、神经网络拓扑图等，以便更直观地展示研究结果。
二、大脑连接分析大脑是一个复杂的网络系统，其中包含数以亿计的神经元和神经元之间的连接。
大脑连接分析旨在揭示不同脑区之间的连接方式，以及这些连接对大脑功能和疾病的影响。
利用Matlab进行大脑连接分析主要包括以下几个方面。
1. 脑电图和功能磁共振成像数据的预处理脑电图和功能磁共振成像是常用的大脑连接分析技术。
matlab编写程序
mathematics Basic Matrix Operations>> a=[1 2 3 4 5]生成矩阵；>> b=a+2矩阵加上数字>> plot(b)画三点图>> grid on生成网格>> bar(b)生成条状图>> xlabel('sample#') 给X轴加标注>> ylabel('pound') 给Y轴加标注>> title('bar plot')加标题>> plot(b,'*')用*表示点>> axis([0 10 10 20 0 20])各个轴的范围>> A = [1 2 0; 2 5 -1; 4 10 -1]>> B=A'转置>> C=A*B矩阵相乘>> C=A.*B数组相乘>> X=inv(A)逆>> I=inv(A)*A单位矩阵>> eig(A)特征值>> svd(A) the singular value decomposition. 奇异值分解>> p = round(poly(A))生成特征多项式的系数>> roots(p) 特征多项式的根，即矩阵的特征值>> q = conv(p,p) 向量的卷积>> r = conv(p,q) 再向量的卷积>> plot(r)>> who 变量列表 >> whos 变量的详细列表>> sqrt(-1)；>> sqrt(2) 开方Matrix Manipulation>> A = magic(3) 生成魔方矩阵graphics2-D PlotsLine Plot of a Chirp（线状图）>> doc plot 在帮助中查看plot更多的信息>> x=0:0.05:5;>> y=sin(x.^2);>> plot(x,y);>> plot(x,y,'o');>> xlabel('Time')>> ylabel('Amplitude')Bar Plot of a Bell Shaped Curve（条状图）>> x = -2.9:0.2:2.9;>> bar(x,exp(-x.*x));函数中包括了计算，plot直接完成Stairstep Plot of a Sine Wave（阶梯图）>> x=0:0.25:10;>> stairs(x,sin(x));Errorbar Plot>> x=-2:0.1:2;>> y=erf(x)；>> y=erf(x);e = rand(size(x))/10>> errorbar(x,y,e);Polar Plot>> t=0:0.01:2*pi;>> polar(t,abs(sin(2*t).*cos(2*t))); abs绝对值Stem Plot>> x = 0:0.1:4;>> y = sin(x.^2).*exp(-x);>> stem(x,y)Scatter Plot>> load count.dat>> scatter(count(:,1),count(:,2),'r*')>> xlabel('Number of Cars on Street A');>> ylabel('Number of Cars on Street B');更多plot的类型可以在命令行输入doc praph2d查看3-D PlotsMesh Plot of Peaks>> z=peaks(25);peaks is a function of two variables, obtained by translating and scaling Gaussian distributions, which is useful for demonstrating mesh, surf, pcolor, contour, and so on.>> mesh(z);>> meshc(z)；带有轮廓线>> colormap(hsv)；对mesh的图象使用不同的色彩，如gray, hot, bone. EtcSurface Plot of Peaks>> z=peaks(25);>> surf(z); 3-D shaded surface plot>> surfc(z);带有轮廓线>> colormap jet;同>> colormap(jet); 对mesh的图象使用不同的色彩Surface Plot (with Shading) of Peaks>> z=peaks(25);>> surfl(z); Surface plot with colormap-based lighting>> shading interp; Set color shading properties>> colormap(pink);Contour Plot of Peaks>> z=peaks(25);>> contour(z,16) 轮廓线>> colormap(hsv)Quiver （Quiver or velocity plot）>> x = -2:.2:2;>> y = -1:.2:1;>> [xx,yy] = meshgrid(x,y);>> zz = xx.*exp(-xx.^2-yy.^2);>> [px,py] = gradient(zz,.2,.2);>> quiver(x,y,px,py,2);Slice（Volumetric slice plot）>> [x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2);>> v = x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);>> xslice = [-1.2,.8,2];>> yslice = 2;>> zslice = [-2,0];>> [x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2); >> slice(x,y,z,v,xslice,yslice,zslice)>> colormap hsvProgramming Manipulating Multidimensional Arrays Creating Multi-Dimensional ArraysThe CAT function is a useful tool for building multidimensional arrays. B = cat(DIM,A1,A2,...) builds a multidimensional array by concatenating A1, A2 ... along the dimension DIM.Calls to CAT can be nested.>> B = cat( 3, [2 8; 0 5], [1 3; 7 9], [2 3; 4 6]); B(:,:,1) =2 80 5B(:,:,2) =1 37 9B(:,:,3) =2 34 6>> A = cat(3,[9 2; 6 5], [7 1; 8 4]);>> B = cat(3,[3 5; 0 1], [5 6; 2 1]);>> C = cat(4,A,B,cat(3,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1])); C(:,:,1,1) =9 26 5C(:,:,2,1) =7 18 4C(:,:,1,2) =3 50 1C(:,:,2,2) =5 62 1C(:,:,1,3) =1 23 4C(:,:,2,3) =4 32 1>> A = cat(2,[9 2; 6 5], [7 1; 8 4]);>> B = cat(2,[3 5; 0 1], [5 6; 2 1]);>> C = cat(4,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C(:,:,1,1) =9 2 7 16 5 8 4C(:,:,1,2) =3 5 5 60 1 2 1C(:,:,1,3) =1 2 4 33 4 2 1>> C = cat(2,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C =9 2 7 1 3 5 5 6 1 2 4 3;6 5 8 4 0 1 2 1 3 4 2 1>> C = cat(1,A,B,cat(2,[1 2; 3 4], [4 3; 2 1]))C =9 2 7 1 6 5 8 4 3 5 5 60 1 2 11 2 4 3 3 4 2 1 Finding the Dimensions >>SzA = size(A)>>DimsA = ndims(A)>>SzC = size(C)>>DimsC = ndims(C) Accessing Elements>> K = C(:,:,1,[1 3])K(:,:,1,1) =9 26 5K(:,:,1,2) =1 23 4Manipulating Multi-Dimensional Arrays>> A = rand(3,3,2);>> B = permute(A, [2 1 3]);>> C = permute(A, [3 2 1]);Selecting 2D Matrices From Multi-Dimensional Arrays >> A = cat( 3, [1 2 3; 9 8 7; 4 6 5], [0 3 2; 8 8 4;5 3 5], ...[6 4 7; 6 8 5; 5 4 3]);>>% The EIG function is applied to each of the horizontal 'slices' of A.for i = 1:3eig(squeeze(A(i,:,:)))end>> x1 = -2*pi:pi/10:0;>> x2 = 2*pi:pi/10:4*pi;>> x3 = 0:pi/10:2*pi;>> [x1,x2,x3] = ndgrid(x1,x2,x3);>> z = x1 + exp(cos(2*x2.^2)) + sin(x3.^3);>> slice(z,[5 10 15], 10, [5 12]);>> axis tight;Structures% Draw a visualization of a structure.>> strucdem_helper(1)>> = 'John Doe';>> patient.billing = 127.00;>> patient.test = [79 75 73; 180 178 177.5; 172 170 169]; >> patientpatient =name: 'John Doe'billing: 127test: [3x3 double]>> patient(2).name = 'Ann Lane';>> patient(2).billing = 28.50;>> patient(2).test = [68 70 68; 118 118 119; 172 170 169];% Update the visualization.>> strucdem_helper(2);>> fnames1 = fieldnames(patient)>> patient2 = rmfield(patient,'test');>> fnames2 = fieldnames(patient2)fnames1 ='name''billing''test'fnames2 ='name''billing'>> A = struct( 'data', {[3 4 7; 8 0 1], [9 3 2; 7 6 5]}, ... 'nest', {...struct( 'testnum', 'Test 1', ... 'xdata', [4 2 8], 'ydata', [7 1 6]), ... struct( 'testnum', 'Test 2', ... 'xdata', [3 4 2], 'ydata', [5 0 9])}) % Update the visualization.>> strucdem_helper(3)聚类分析K(C)均值算法：x=[-7.82 -4.58 -3.97;-6.68 3.16 2.17;4.36 -2.19 2.09;6.72 0.88 2.80;...] -8.64 3.06 3.5;-6.87 0.57 -5.45;4.47 -2.62 5.76;6.73 -2.01 4.18;... -7.71 2.34 -6.33;-6.91 -0.49 -5.68;6.18 2.81 5.82;6.72 -0.93 -4.04;... -6.25 -0.26 0.56;-6.94 -1.22 1.13;8.09 0.20 2.25;6.81 0.17 -4.15;... -5.19 4.24 4.04;-6.38 -1.74 1.43;4.08 1.3 5.33;6.27 0.93 -2.78]；[idx,ctrs]=kmeans(x,3)如何编写求K-均值聚类算法的Matlab程序在聚类分析中，K-均值聚类算法（k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法，其也称为C-均值算法，其基本思想是：通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
基于Matlab的无标度网络仿真
１ 无 标 度 网 络 的概 念 及 基 本 性 质
１９ ９ ９年 ， ｂ ｒ、ｅ ｎ ＡｌｅｔＪ ｏ ｇ和 Ｂ ｒｂ ｓ 现 ＷＷＷ 网页 的度分 布不 是 通 常 认 为 的 Ｐ ｉ ｏ ａａ ｄ 发 ｏｓ ｎ分 布 ， ｓ 而是 重 尾特 征 的幂律分 布 ， 而且 ＷＷＷ 基 本 上是 由少数 具有 大量 超链 接 的网页 串连起 来 的 ， 大部 分 网页 的链接 很少 ， 绝 他
无 标度 网络模 型涉及 概率论 、 算机 编程 和 图像 处 理等 内容 ， 于 数 学模 型课 程 来 说是 一 个 较好 的案 例 。 计 对 本文基 于 Ｍａｌｂ软件 实现 无标 度 网络模 型算法 ， 利用 Ｐ ｊｋ 软件做 出无 标度 网络 的 图像 ， 冀 能对 参加 大 ｔ ａ 并 ａｅ 希 学生数 学建模培 训 的学生 有所启 迪 。
李 光 正 ， 龙 余 ， 传桂 翟 左
（ 苏财经 职 业技术 学 院 基 础部 ， 苏淮安 ２ ３ ０ ） 江 江 ２ ０ ３
摘 要 ： 文 章基 于 Ｍａｌｂ软件 实现无 标 度 网络 模 型算 法 ， ｔ ａ 并利 用 Ｐ ｊｋ软件 做 出无标 度 网络 ａ ｅ 的图像 ， 为培 养学 生的数 学建模 能 力提 供 了一 个较好 的案例 。
１９ ９ ９年 Ｂ ｒｂ ｓ 和 Ａｌｅｔ 出 Ｓ ａｅ ｒｅ 无标 度 ） ａａ ｄｉ ｂｒ提 ｃ１—ｆｅ （ 网络 模 型 。与 古 典模 型 相 比 ， 两种 网络 模 型较 好 地 ］ 这
解释 了一些 实际 网络 （ 因特 网和 演员合 作 网等 ） 自组 织形 成 机制 。进 一 步 的实证 研 究 发 现 ， 如 的 大量 的实 际 网
维普资讯
第２ ｌ卷 第 ３期