BC=zeros(40,32,1); BC_max=zeros(40,1); for x=1:40 BC0=zeros(32,1); PLI_time=permute(PLI_full(x,:,:),[2,3,1]); [D,C,aver_D]=Distance_F(PLI_time); BC0=betweenness_node(PLI_time,0); BC(x,:,1)=BC0; BC_max(x,1)=max(BC0(:,1)); end 为什么BC_max只能得到一个数值

时间: 2023-06-19 22:10:32 浏览: 69
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2.1图像目标边界描述.zip_4 3 2 1_ZEROS-7_图像目标边界描述

根据你提供的代码，`BC_max`是一个40行1列的矩阵，每行存储了对应节点集合的最大介数中心值。因此，`BC_max`包含了40个数值，而不是一个数值。如果你只看到了一个数值，可能是因为你只输出了其中一个元素，或者在代码中对其进行了覆盖操作。你可以尝试在代码中添加`disp(BC_max)`来查看完整的`BC_max`矩阵。
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BC=zeros(40,32,1); BC_max=zeros(40,1); for x=1:40 BC0=zeros(32,1); PLI_time=permute(PLI_full(x,:,:),[2,3,1]); [D,C,aver_D]=Distance_F(PLI_time); BC0=betweenness_node(PLI_time,0); BC(x,:,1)=BC0; BC_max(x,1)=max(BC0(:,1)); end

具体地，代码中的 PLI_full 是一个 40x32x32 的三维数组，代表了 40 个时间点上的 32 个节点之间的相位锁定指数（phase locking value）。PLI_time 变量则是将 PLI_full 在第一维和第三维上进行了置换，变成了一个 ...

m0=2 m=2 N=20 x1=100*rand(1,m0); y1=100*rand(1,m0); x2=100*rand(1,m0); y2=100*rand(1,m0); for i=1:N z11(i)=10 end z1=z11' for i=1:N z22(i)=90 end z2=z22' %for i=1:N %z1(i)=10 %end %for i=1:N %z2(i)=90 %end for i=1:m0 for j=i+1:m0 p1=rand(1,1); p2=rand(1,1); if p1>0.5 a1(i,j)=1; a1(j,i)=0; end if p2>0.5 a2(i,j)=1; a2(j,i)=0; end end end for k=m0+1:N M=size(a1,1);p=zeros(1,M); M1=size(a2,1);p1=zeros(1,M1); x0=100*rand(1,1);y0=100*rand(1,1); x1(k)=x0;y1(k)=y0; x2(k)=x0;y2(k)=y0; if length(find(a1==1))==0 p(:)=1/M; else for i=1:M p(i)=length(a1(i,:)==1)/length(find(a1==1)); end if length(find(a2==1))==0 p1(:)=1/M1; else for i=1:M1 p1(i)=length(a2(i,:)==1)/length(find(a2==1)); end end end pp=cumsum(p); pp1=cumsum(p1); for i=1:m random_data=rand(1,1); random_data1=rand(1,1); aa=find(pp>=random_data);jj=aa(1); aa1=find(pp1>=random_data1);jj1=aa1(1); a1(k,jj)=1; a1(jj,k)=1; a2(k,jj1)=1; a2(jj1,k)=1; end end 已知有上述网络。degree = sum(a1~=0, 2); % 计算每个节点的度数 [~, idx] = sort(degree, 'descend'); % 按度数大小排序 x1_new = x1(idx); y1_new = y1(idx); z1_new = z1(idx); % 输出每个节点的坐标及编号 fid = fopen('node_coordinates.txt', 'w'); for i = 1:N fprintf(fid, 'Node %d: (%f,%f,%f)\n', idx(i), x1_new(i), y1_new(i), z1_new(i)); end fclose(fid);。如何通过计算网络的连通介数中心性来找到a1的重要节点？

for i = 1:N fprintf(fid, 'Node %d: %f\n', i, bc(i)); end fclose(fid); % 找到介数中心性最高的节点 [~, idx] = max(bc); fprintf('Node with highest betweenness centrality: %d\n', idx); 这段代码将...

% 邻接矩阵和流量矩阵 a1 = ...; f1 = ...; % 节点数 n = size(a1,1); % 初始化bc bc = zeros(n,1); for s = 1:n % 初始化sigma和d sigma = zeros(n,1); d = inf(n,1); sigma(s) = 1; d(s) = 0; % 队列保存待处理节点 queue = s; % BFS while ~isempty(queue) u = queue(1); queue(1) = []; for v = 1:n if a1(u,v) && d(v) == inf queue(end+1) = v; end if d(v) == d(u) + 1 sigma(v) = sigma(v) + sigma(u); end end fmax = max(f1(u,:)); for v = 1:n if a1(u,v) && d(v) == d(u) + 1 bc(v) = bc(v) + sigma(v)/sigma(s) * f1(u,v)/fmax * d(s)/d(v); end end d(queue) = d(u) + 1; end end % 输出重要节点的坐标 [~,index] = sort(bc,'descend'); disp(node_xyz(index(1:10),:));哪儿错了修改

bc = zeros(n,1); for s = 1:n % 初始化sigma和d sigma = zeros(n,1); d = inf(n,1); sigma(s) = 1; d(s) = 0; % 队列保存待处理节点 queue = s; % BFS while ~isempty(queue) u = queue(1); queue...

% 读取节点坐标数据 node_coords = load('node_coordinates.txt'); % 读取邻接矩阵和流量矩阵 a1 = ...; % 从文件中读取邻接矩阵 f1 = ...; % 从文件中读取流量矩阵 % 计算网络的流介数中心性 n = size(a1, 1); bc_flow = zeros(n, 1); % 存储每个节点的流介数中心性 for i = 1:n for j = (i+1):n if a1(i,j) ~= 0 % 如果节点i和节点j有一条边 % 计算节点i和节点j之间的最短路径数量 path_count = 0; for k = 1:n if a1(i,k) ~= 0 && a1(k,j) ~= 0 % 如果节点i和节点j之间有一条路径经过节点k path_count = path_count + 1; end end % 计算节点i和节点j之间的流量 flow = f1(i,j); % 更新节点i和节点j的流介数中心性 bc_flow(i) = bc_flow(i) + flow * path_count; bc_flow(j) = bc_flow(j) + flow * path_count; end end end % 输出流介数中心性最大的节点 [max_bc, max_idx] = max(bc_flow); disp(['The node with highest betweenness centrality is node ', num2str(max_idx)]); disp(['Its coordinates are (', num2str(node_coords(max_idx,1)), ', ', num2str(node_coords(max_idx,2)), ', ', num2str(node_coords(max_idx,3)), ')']);可以不要用load来读取吗

可以，可以使用其他方法读取节点坐标和邻接矩阵、流量矩阵的数据，例如使用importdata或csvread等函数。以下是使用csvread函数读取节点坐标和邻接矩阵、流量矩阵的代码示例： % 读取节点坐标数据 ...
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首先，通过io.imread()函数读取了名为a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg的图片，并使用io.imshow()函数显示了原始图片。 然后，获取图片的行数和列数，并将图片的形状转换为一维数组，以便进行聚类分析。...

用五点菱形格式求解下列椭圆型方程的边值问题。 -(（fracu)^2/(fracx)^2+(fracu)^2/(fracy)^2=(4y^2-2x^2)/(x^2+2y^2)^2,1<x<2,0<y<3 u(1,y)=ln(1+2y^2),u(2,y)=ln(4+2y^2) 0<=y<=1 u(x,0)=2lnx,u(x,3)=ln(18+x^2),1<x<2 已知此问题的精确解为u(x,y)=ln(x^+2y^2)，分别取第一种剖分数m=20，n=30和第二种剖分数m=40，n=60，输出10个节点（1.25，0.5i），（1.75，0.5i），i=1，2，3，4，5处的数值解，并给出误差， 要求在各节点处最大误差的迭代误差限为0.5*10^(-10). 请给出具体的matlab程序代码

f = @(x, y, u) -(diff(u, 2, 1)./x.^2 + diff(u, 2, 2)./y.^2) - (4*y.^2 - 2*x.^2)./(x.^2 + 2*y.^2).^2; u1 = @(y) log(1 + 2*y.^2); u2 = @(y) log(4 + 2*y.^2); u3 = @(x) 2*log(x); u4 = @(x) log(18 + x.^2);...

已知一个BA无标度网络的节点编号和坐标x，y，z都保存在node_coordinates.txt文件中，已知该网络的邻接矩阵a1和每条边的流量矩阵f1（a1，f1都不是txt文件）。如何通过流介数中心性找出该网络的重要节点并输出它的坐标呢？MATLAB实现，不要用现成的函数和库

BC = zeros(n,1); % 存储每个节点的流介数中心性 for s = 1:n S = zeros(n,1); % 存储所有最短路径上的节点 P = cell(n,1); % 存储所有最短路径 sigma = zeros(n,1); % 存储最短路径个数 sigma(s) = 1; d = -1...

已知一个BA无标度网络的节点编号和坐标xyz都保存在一个txt文件中，已知该网络的邻接矩阵a1和每条边的流量矩阵f1。如何通过流介数中心性找出该网络的重要节点并输出它的坐标呢？MATLAB实现，不要用现成的函数和库

bc = zeros(n,1); for s = 1:n % 初始化sigma和d sigma = zeros(n,1); d = inf(n,1); sigma(s) = 1; d(s) = 0; % 队列保存待处理节点 queue = s; % BFS while ~isempty(queue) u = queue(1); queue...
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