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
时间: 2023-06-19 19:10:30 浏览: 47
这是一段 MATLAB 代码,主要实现了计算一组数据的节点介数中心性(betweenness centrality)。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 32x32x1 的三维数组,表示了某个时间点上的所有节点之间的相位锁定指数。
接下来的 Distance_F 函数计算了 PLI_time 中所有节点之间的距离(distance),并返回了距离矩阵 D、聚类系数矩阵 C 和平均距离 aver_D。最后,代码中调用了 betweenness_node 函数计算了 PLI_time 中每个节点的介数中心性,并将结果保存在 BC0 中。这样,BC0 就是在某个时间点上所有节点的介数中心性值。最后,代码将所有时间点上的节点介数中心性保存在 BC 中,并计算了每个时间点上节点介数中心性的最大值,保存在 BC_max 中。
相关问题
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?
要计算网络的连通介数中心性,可以使用Matlab中的`betweenness_centrality`函数。该函数的第一个参数是邻接矩阵,第二个参数是一个标志,用于指示是否要计算有向图或无向图的介数中心性。对于无向图,标志应该设置为0。函数将返回一个介数中心性向量,其中每个元素对应于网络中相应节点的介数中心性。
在这个问题中,我们需要计算`a1`的介数中心性,所以我们可以这样做:
```
% 计算a1的介数中心性
bc = betweenness_centrality(a1, 0);
% 输出每个节点的介数中心性
fid = fopen('node_betweenness_centrality.txt', 'w');
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);
```
这段代码将计算`a1`的介数中心性,并输出每个节点的介数中心性到一个文本文件中。还将找到介数中心性最高的节点并将其打印出来。
% 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
代码中可能存在以下几个问题:
1. 变量 `f1` 表示的是流量矩阵,但是在第 21 行中却使用了 `fmax = max(f1(u,:))`,这样会导致 `fmax` 变成了 `f1` 中某一行的最大值,而不是从节点 `u` 出发的最大流量。
2. 在第 24 行中,使用了 `f1(u,v)` 表示从节点 `u` 到节点 `v` 的流量,但是实际上 `f1` 是一个流量矩阵,应该使用 `f1(v,u)` 表示从节点 `u` 到节点 `v` 的流量。
3. 在第 25 行中,使用了 `d(s)` 表示源节点 `s` 到节点 `v` 的距离,但是实际上在 BFS 算法中,距离是逐层递增的,所以应该使用 `d(u)` 表示源节点 `s` 到节点 `u` 的距离。
可能的修改如下所示:
```
% 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;
d(v) = d(u) + 1; % 修改:更新节点v的距离
end
if d(v) == d(u) + 1
sigma(v) = sigma(v) + sigma(u);
end
end
fmax = max(f1(u,:)); % 修改:从节点u出发的最大流量
for v = 1:n
if a1(u,v) && d(v) == d(u) + 1
bc(v) = bc(v) + sigma(v)/sigma(s) * f1(v,u)/fmax * d(v)/d(u); % 修改:使用f1(v,u)表示从节点u到节点v的流量,修正计算公式
end
end
end
end
% 输出重要节点的坐标
[~,index] = sort(bc,'descend');
disp(node_xyz(index(1:10),:));
```
希望对你有所帮助!