利用邻接矩阵图将多维时间序列转化为图的matlab代码实现
时间: 2024-04-08 11:34:58 浏览: 24
以下是一个示例代码,展示了如何使用邻接矩阵将多维时间序列转化为图的MATLAB实现:
```matlab
% 假设我们有一个包含多个时间序列的数据矩阵 X,每列代表一个时间序列
X = [1, 2, 3, 4; 5, 6, 7, 8; 9, 10, 11, 12];
% 创建邻接矩阵
adjMatrix = zeros(size(X, 2)); % 初始化邻接矩阵
% 计算节点之间的边权重
[numRows, numCols] = size(X);
for i = 1:numCols-1
for j = 1:numCols
if i ~= j
weight = norm(X(:, i+1) - X(:, j)); % 边的权重可以根据需要进行定义,这里使用欧氏距离
adjMatrix(i, j) = weight;
end
end
end
% 创建图对象
G = graph(adjMatrix);
% 可视化图
figure;
plot(G);
```
上述代码中,我们假设输入的数据矩阵 `X` 包含了多个时间序列,每列代表一个时间序列的取值。我们首先创建一个与时间序列数量相同的零矩阵 `adjMatrix`,用于存储邻接矩阵。然后,我们遍历数据矩阵中的每一列,计算当前列与其他列之间的边权重,并将权重存储在邻接矩阵中。这里使用了欧氏距离作为边的权重度量,你可以根据具体需求使用其他度量方法。最后,我们使用MATLAB的 `graph` 函数将邻接矩阵转换为图对象,并使用 `plot` 函数将图可视化出来。
请注意,这只是一个简单示例,具体实现可能需要根据具体的数据和需求进行调整和扩展。
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