在 MATLAB 中平均 4D 矩阵中某些维度的子集
Averaging subsets of certain dimensions in a 4D matrix in MATLAB
我的问题源于难以概念化 4D 矩阵（相对于 3D）。
在 MATLAB 中，我将数据存储在 5x5x7x54 矩阵中。 5x5 部分在对角线上对称，表示 5 个大脑区域之间 activity 的相关性。 '7'代表7个时间点，'54'代表54个受试者，每组17个，分为3组（前17个为Group1，接下来17个为Group2，最后17个为Group3）。
我想对每组参与者的每个相关值进行平均，但我想对每个时间点分别进行此操作。因此，例如，我想要时间点 1 的前 17 个受试者的平均相关值，然后是时间点 2 的平均相关值，等等。然后我想要时间点 1 的中间 17 个受试者的平均相关值，等等。
总而言之，我将为每个组准备 7 个 5x5 矩阵（因此总共有 21 个 5x5 矩阵）。
我对 MATLAB 完全一窍不通，所以我最初考虑解决这个问题的方法是考虑将矩阵分解成循环，但我知道这既混乱又效率低下。但是，否则，我会非常迷茫，因为我很难将矩阵本身概念化。
谁能提出行动计划？
Ben Voigt 的评论很中肯，但还可以做得更好。由于您想计算每组受试者的平均值，因此让我们将受试者和组维度分开：
A = reshape(A, [5 5 7 17 3]);
现在你有一个五维数组，最后两个维度是 "subject" 和 "group"。让我们对各个科目进行平均：
m = mean(A, 4);
结果是一个维度为5 x 5 x 7 x 1 x 3的数组，平均后第四维是一个singleton。我们可以摆脱它：
m = squeeze(m);
之后，时间点t和组g的平均相关矩阵为m(:, :, t, g)。
我的问题源于难以概念化 4D 矩阵（相对于 3D）。 在 MATLAB 中，我将数据存储在 5x5x7x54 矩阵中。 5x5 部分在对角线上对称，表示 5 个大脑区域之间 activity 的相关性。 '7'代表7个时间点，'54'代表54个受试者，每组17个，分为3组（前17个为Group1，接下来17个为Group2，最后17个为Group3）。
我想对每组参与者的每个相关值进行平均，但我想对每个时间点分别进行此操作。因此，例如，我想要时间点 1 的前 17 个受试者的平均相关值，然后是时间点 2 的平均相关值，等等。然后我想要时间点 1 的中间 17 个受试者的平均相关值，等等。
总而言之，我将为每个组准备 7 个 5x5 矩阵（因此总共有 21 个 5x5 矩阵）。
我对 MATLAB 完全一窍不通，所以我最初考虑解决这个问题的方法是考虑将矩阵分解成循环，但我知道这既混乱又效率低下。但是，否则，我会非常迷茫，因为我很难将矩阵本身概念化。
谁能提出行动计划？
Ben Voigt 的评论很中肯，但还可以做得更好。由于您想计算每组受试者的平均值，因此让我们将受试者和组维度分开：
A = reshape(A, [5 5 7 17 3]);
现在你有一个五维数组，最后两个维度是 "subject" 和 "group"。让我们对各个科目进行平均：
m = mean(A, 4);
结果是一个维度为5 x 5 x 7 x 1 x 3的数组，平均后第四维是一个singleton。我们可以摆脱它：
m = squeeze(m);
之后，时间点t和组g的平均相关矩阵为m(:, :, t, g)。