文件名称：脑功能网络分析算法-dbn深度置信网
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更新时间：2024-06-30 00:57:18
EEG
5.2 脑功能网络分析算法 在本文中，针对运动想象模式和认知模式（视觉模式，听觉模式）进行脑功能网 络分析，采用的方法主要有相关分析法以及聚类系数分析方法。 相关性分析是用来验证两个变量之间的线性关系，研究两个变量之间是否存在依 存关系，并且对这种依赖关系的程度和现象进行分析，是一种统计学的方法。假设两 个变量 X(x1,x2,x3,…xi)和 Y(y1,y2,…yj)。二者的协方差如式 5.1所示。 Cov(X,Y)=E(X-E(X))(Y-E(Y)) (5.1) 二者相关系数则为： )()( ),( , YDXD YXCov YX ）（ (5.2) 任何两个随机变量 X和 Y 都是客观的，D(X)和 D(Y)就是确定的，所以（X,Y） 和 Cov（X,Y）总是成正比的，显然，协方差 Cov（X,Y）也是度量两个随机变量相 关性的一个指标，因此，对于任何两个变量 X和 Y来说，Cov(X,Y)越大（小），X与 Y的相关程度就越高（低）。在实际应用中通常用（X,Y）来表示两个变量之间的相 关性，因为（X,Y）是无量纲的量，在涉及到度量单位时，为了不受量纲的影响， 一般选择用（X,Y）来表示变量之间的相关性。由上述描述可以得出变量 X和 Y都 有各自的协方差和方差[54]。 目前为止，脑功能网络的研究主要是针对全网络性质统计分析，例如聚类系数分 析。聚类系数是网络分析中的一个重要的概念[55]，若节点 i与其他 ki个节点相连，而 这 ki个节点之间最多只能存在 ki（ki-1）/2个连接，实际上只有 Ei条边存在连接关系， 则节点 j的聚类系数为： 2 ( 1) i i i i E C k k (5.3) 整个网络的平均聚类系数为： 1 n i i C C n (5.4)