Home

clusteringcoëfficiënt

De clusteringcoëfficiënt, vaak aangeduid als clustering coefficient, is een maatstaf uit de netwerkwetenschap en grafentheorie die aangeeft in welke mate de buurknopen van een knoop onderling met elkaar verbonden zijn. De waarde ligt tussen 0 en 1: 0 betekent dat de buurnoden geen onderlinge verbindingen hebben en 1 betekent dat alle buurnoden met elkaar verbonden zijn, waardoor een volledig subnetwerk ontstaat. De clusteringcoëfficiënt wordt gebruikt om de localisatie van verbindingen en de aanwezigheid van kleine, dichtgeknoopte groepen in een netwerk te beoordelen.

Er zijn twee veelvoorkomende vormen van de clusteringcoëfficiënt. De lokale clusteringcoëfficiënt C_i van een knoop i

Bij gewogen netwerken bestaan er gewogen varianten van de clusteringcoëfficiënt die rekening houden met de sterkte

Toepassingen van de clusteringcoëfficiënt komen veel voor in sociale netwerken, biologische netwerken en technologische netwerken. Ze

Zie ook basisbegrippen in de netwerkwetenschap, transitivity, lokale en globale clusteringcoëfficiënt, en gewogen clusteringcoëfficiënt.

met
graad
k_i
(k_i
≥
2)
is
gedefinieerd
als
C_i
=
2e_i
/
(k_i
(k_i
−
1)),
waarbij
e_i
het
aantal
verbindingen
tussen
de
buren
van
i
aangeeft.
Dit
getal
geeft
aan
hoe
goed
de
buren
van
node
i
onderling
verbonden
zijn.
De
globale
of
transitivity
clusteringcoëfficiënt
geeft
een
netwerkrichtlijn
van
hoe
vaak
connecties
voorkomen
in
het
hele
netwerk
en
wordt
vaak
gedefinieerd
als
C
=
(3
×
aantal
driehoeken)
/
(aantal
verbonden
triplets
van
knopen).
In
veel
teksten
geldt
ook
de
verhouding
van
het
werkelijke
aantal
driehoeken
ten
opzichte
van
het
mogelijke
aantal
driehoeken
in
het
netwerk.
of
lengtes
van
randen.
Deze
gewogen
versies
proberen
de
bijdrage
van
zwaardere
of
belangrijkere
verbindingen
mee
te
nemen
in
de
maatvoering
van
clustering.
Voor
ongerichte,
eenvoudige
grafen
geldt
dat
hogere
waarden
wijzen
op
sterkere
lokaal
gegroepeerde
groepen;
lagere
waarden
suggereren
minder
onderlinge
verbindingen
tussen
buren.
helpen
bij
het
karakteriseren
van
de
structuur
(bijv.
small-world
eigenschappen),
het
vergelijken
van
netwerken
en
het
begrijpen
van
dynamische
processen
zoals
informatie-
of
ziekteverspreiding.