计算方法为其他任何两点的测地线，以及过该点的测地线数目之比。（测地线表示两点之间的最短距离）。
中间中心度表示该点的“中间人”程度，即媒介程度。分为相对和绝对。
度中心性（Degree Centrality）是在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。
相关概念：
度中心性只是衡量节点中心性的指标之一，以下举出其它三个衡量节点中心性的主要指标：
接近中心性（Closeness Centrality）。反映在网络中某一节点与其他节点之间的接近程度。
中介中心性／中间中心性（Between Centrality)。以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。
特征向量中心性（Eigenvector Centrality）。一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量（即该节点的度），也取决于其邻居节点的重要性。
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。
1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数
1.1 在R中计算平均数的函数 mean( )常规的mean() 函数用法mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...) 参数说明： x 对象名称trim 过滤掉异常值 ，按照距离平均值的远近距离排除，如对象中含有10个数据，排除最高和最低值，trim=0.2na.rm 默认为F 表示是否计入空值实例1： 做一个稍微复杂点的操作，用r做数据透视表并把结果转换为matrix ，对行列求和。(仅娱乐，无实用价值)
demo <- mtcars[1:6,] # 调用R自带函数集，并去前6行
toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 数据透视表求和
toushi <- as.matrix(toushi) # 将结果的数据框转化成矩阵
#(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum))
(rowSums(toushi)) # 行求和
(colSums(toushi)) # 列求和
toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #将行求和结果并入最后一行
toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #将列求和结果并入最后一列
1.2 中位数和众数
对于偏度极大的数据集，中位数能更好的描述数据分布的中心。
很少用众数作为数据数据趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才会考虑到众数。
R实现中位数 ：
median(x, na.rm = FALSE)
R中没有直接插找众数的命令
which.max(table(x))
2.变异的度量 ： 极差 方差 标准差
2.1 .极差 = max（）- min（）
2.2 方差和标准差
对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。
R语言计算方差的函数： var(x,)
w<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63,5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0)
var(w)
# 附加指数点：标准差的两个有用法则：经验法则 和 切比雪夫法则，共同说明一个问题，对于任意大于1的正数k，至少有（1-1/k^2）的测试值落在平均值的k个标准值范围内。
3.变异的度量 ： 百分位数 Z得分
3.1 .最常见的四分位数（一般从大到小）
quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
