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请教脑网络特征属性计算相关问题
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最近在使用MATLAB的 Brain Connectivity Toolbox (BCT) 进行加权无向脑网络分析时，我遇到了一个关于聚类系数 (Clustering Coefficient) 和 局部效率 (Local Efficiency) 计算的问题，希望和大家探讨、请教一下可能的原因及解决方法。 在计算过程中，我发现以下现象：对角线置零后，每个节点的聚类系数和局部效率的数值完全相同；如果不置零对角线，聚类系数的值明显高于局部效率，但两者不再相等。 因此我有以下疑问：这样的结果是否合理？可能的原因是什么？是否与对角线置零有关？是否有合适的方法来验证或修正这一计算？ 希望有相关经验的朋友可以交流一下，非常感谢！ 代码如下： %% 初始化结构体来存储结果 network_metrics = struct(); % 遍历每个矩阵，计算网络属性 for i = 1:length(matrix_names) matrix_name = matrix_names{i}; % 检查矩阵是否存在 if isfield(data, matrix_name) W = data.(matrix_name); % 获取矩阵 % 把主对角线置零 W = W - diag(diag(W)); % 删除对角线上的值 % 计算节点强度 S = strengths_und(W); % 计算全局聚类系数（每个节点的聚类系数） C1 = clustering_coef_wu(W_nrm); % 计算全局聚类系数（取平均值） C = mean(C1); % 计算特征路径长度 L_matrix = 1 ./W; % 连接长度矩阵 D = distance_wei(L_matrix); % 计算最短路径长度矩阵 [lambda,efficiency,ecc,radius,diameter] = charpath(D,0,1); L = lambda; % 计算特征路径长度 % 计算全局效率 Ge = efficiency_wei(W); % 计算局部效率 Le = mean(efficiency_wei(W_nrm, 2)); % 使用 local = 2 计算局部效率 threshold = 0.4; % 设定阈值 W(W < threshold) = 0; W(W >= threshold) = 1; % 设定重连参数 ITER = 100; [W_rand, eff] = randmio_und(W, ITER); % 计算聚类系数（使用二值方法） C_rand = mean(clustering_coef_bu(W_rand)); C_1 = mean(clustering_coef_bu(W)); % 计算特征路径长度（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); % 计算小世界属性 sigma SmallWorldSigma = (C_1 / C_rand) / (L_1 / L_rand); % 存储结果 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('矩阵 %s 在文件中不存在！', matrix_name); end end % 将结果保存到新的.mat文件中 save(output_file, '-struct', 'network_metrics'); |
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