Şekilde verilen komutların izlenmesiyle yönlü rassal ağ oluşturularak bu ağda kümelenme katsayıları hesaplanabilmektedir.

En yakın komşu yöntemi (nearest neighbor method) adını da alan tekli bağlantı yöntemin- de, iki küme arasındaki uzaklık bir kümedeki gözlem ile diğer kümedeki gözlem arasın- daki minimum uzaklıktır. Tekli bağlantı yöntemi kümeler birbirinden açık bir şekilde ayrıldığında iyi bir tercihtir.

Yönlü ağlarda bir düğüm için 3 tür derece bulunur.

Ağların büyük ölçekli yapılarını incelediğimizde topluluk yapılarını görürüz. Büyük ağın içindeki yoğun ağlara “topluluk” (community) adını veriyoruz. Topluluklar bir ağın içindeki fonksiyonel birimlere karşı geldikleri için önemlidirler. Örneğin, bir hücrenin içindeki bir topluluk bir motife karşı gelebilir ve bizim için bu hayati bir ürünü sentezleme veya düzenleme fonksiyonunu yerine getirebilir. Bir ağdaki bir topluluk ise, ortak bir ilgi alanı, ortak bir iş yeri veya ortak aile bağları gibi sayesinde ya da bağlarla oluşur. Kısaca ağlarda fonksiyonları düzenlemek, geliştirmek, iyileştirmek istersek öncelikle toplulukları ve bu toplulukların fonksiyonlarını belirlemeliyiz. Son yıllarda gündeme gelen “ağ ilacı”nı da bu çerçevede değerlendirmemiz gerekir

Ölçekten bağımsız ağ için derece hesaplamak için Network>Create Partition>Degree>All komutları izlenir.

Topluluk çerisindeki birincil grupları formüle eden bilim adamı Horton Cooley’dir. A,B,C ve D şıklarında yer alan ifadeler birincil grupları tanımlar.

3. Ağlarda zaman içinde yarıçap küçülür ve yoğunluk artar. Dev bileşenin dışında küçük bileşenlerin büyüklükleri sabittir.

Topluluk aramak için group by cluster komutu kullanılır.

NodeXL.

Yönlü ağlar için mutlak arasındalık ölçüsünü (N-1) (N-2)’ye bölerek göreli arasındalık ölçüsü elde edilir.

Ölçekten bağımsız ağ için derece hesaplamak için
Network>Create Partition>Degree>All komutları izlenir.

Topluluk arama NodeXL’de üstte ortada bulunan Groups’ta Group by cluster tıklanarak yapılır.

Tam bağlantı yönteminin tanımı iki küme arasındaki uzaklık bir kümedeki gözlem ile diğer kümedeki özlem arasındaki maksimum uzaklıktır.

Bir birimin derecesi ne kadar yüksekse diğer birimler tarafından ne kadar kolay erişilebilirse ne kadar çok sayıda diğer birimler arasındaki en kısa patikalarda arada bulunuyorsa o birim o kadar merkezidir.

Yönlü ağlarda bir düğüm (aktör) için üç tür derece söz konusu olur: Gelen derece (indegree, incoming degree), giden derece (outdegree, outgoing degree) ve bu ikisinin toplamı olarak toplam derece (total degree). Gelen derece; destek ölçüsü, giden derece ise etki ölçüsü olarak da adlandırılır.

İki düğümün ne zaman benzer olduğu veya hangi düğümlerin bir düğüme benzediği sorusu ağların analizi açısından yararlı bir sorudur. Bu tür benzerlik “yapısal benzerlik” olarak adlandırılır.

Mutlak yakınlık hesaplanırken, en kısa patikaların toplamının tersi alınır tur.

Derece merkeziliği bir düğümün tek bir bağlantı ile bağlanmadığı birinci dereceden komşuların sayısı ile ilgilidir.

Ölçekten bağımsız ağ oluşturmak için izlenecek adımlar şunlardır:
Network->Create Random Network->Scale Free->Directed. 

Show Graph-Refresh Graph.