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請教腦網(wǎng)絡特征屬性計算相關問題
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最近在使用MATLAB的 Brain Connectivity Toolbox (BCT) 進行加權無向腦網(wǎng)絡分析時，我遇到了一個關于聚類系數(shù) (Clustering Coefficient) 和 局部效率 (Local Efficiency) 計算的問題，希望和大家探討、請教一下可能的原因及解決方法。 在計算過程中，我發(fā)現(xiàn)以下現(xiàn)象：對角線置零后，每個節(jié)點的聚類系數(shù)和局部效率的數(shù)值完全相同；如果不置零對角線，聚類系數(shù)的值明顯高于局部效率，但兩者不再相等。 因此我有以下疑問：這樣的結果是否合理？可能的原因是什么？是否與對角線置零有關？是否有合適的方法來驗證或修正這一計算？ 希望有相關經(jīng)驗的朋友可以交流一下，非常感謝！ 代碼如下： %% 初始化結構體來存儲結果 network_metrics = struct(); % 遍歷每個矩陣，計算網(wǎng)絡屬性 for i = 1:length(matrix_names) matrix_name = matrix_names{i}; % 檢查矩陣是否存在 if isfield(data, matrix_name) W = data.(matrix_name); % 獲取矩陣 % 把主對角線置零 W = W - diag(diag(W)); % 刪除對角線上的值 % 計算節(jié)點強度 S = strengths_und(W); % 計算全局聚類系數(shù)（每個節(jié)點的聚類系數(shù)） C1 = clustering_coef_wu(W_nrm); % 計算全局聚類系數(shù)（取平均值） C = mean(C1); % 計算特征路徑長度 L_matrix = 1 ./W; % 連接長度矩陣 D = distance_wei(L_matrix); % 計算最短路徑長度矩陣 [lambda,efficiency,ecc,radius,diameter] = charpath(D,0,1); L = lambda; % 計算特征路徑長度 % 計算全局效率 Ge = efficiency_wei(W); % 計算局部效率 Le = mean(efficiency_wei(W_nrm, 2)); % 使用 local = 2 計算局部效率 threshold = 0.4; % 設定閾值 W(W < threshold) = 0; W(W >= threshold) = 1; % 設定重連參數(shù) ITER = 100; [W_rand, eff] = randmio_und(W, ITER); % 計算聚類系數(shù)（使用二值方法） C_rand = mean(clustering_coef_bu(W_rand)); C_1 = mean(clustering_coef_bu(W)); % 計算特征路徑長度（使用二值方法） D_rand = distance_bin(W_rand); L_rand = charpath(D_rand, 0, 0); D_1 = distance_bin(W); L_1 = charpath(D_1, 0, 0); % 計算小世界屬性 sigma SmallWorldSigma = (C_1 / C_rand) / (L_1 / L_rand); % 存儲結果 network_metrics.(matrix_name).GlobalClusteringCoefficient = C; network_metrics.(matrix_name).CharacteristicPathLength = L; network_metrics.(matrix_name).GlobalEfficiency = Ge; network_metrics.(matrix_name).LocalEfficiency = Le; network_metrics.(matrix_name).NodeStrength = S; network_metrics.(matrix_name).SmallWorldSigma = SmallWorldSigma; else error('矩陣 %s 在文件中不存在！', matrix_name); end end % 將結果保存到新的.mat文件中 save(output_file, '-struct', 'network_metrics'); |
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