在Matlab中绘制相关系数图

在Matlab中，我有一个

n^2 x n^2

矩阵

corrum

，其中包含一组

n x n

矩阵

M

，因此

corrum（I，j）

是集合中一些

M

的

M（I）

和

M（j）

之间的相关系数。请注意，

corrum

是对称的

我想通过显示

M

的不同条目之间的链接来绘制

corrum

，其中

M（I）

和

M（j）

之间的链接是彩色的，比如说，如果

corrum（I，j）

为正，则为红色，如果为负，则为蓝色。链路的厚度指示相关性有多强（优选地，当链路相距0.1，甚至更小时，可以区分）

对于

3 x 3

M

，这可能如下所示：

并非所有条目都将被连接，因为它们中的许多条目不相关（因此相关系数为零不会导致显示链接）。请注意，未显示自相关性。像下面一行中看到的那种情况，一个简单的实现可能只是将一行放在另一行的上面，这种情况是有问题的，但是这种简单的实现仍然非常受欢迎

是否有一种标准的方法来实现这一点，也许是使用Matlab的一些内置图论函数（不幸的是，我不知道它的范围）？

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如果没有，那么我如何实现它？

您可以在Matlab中尝试

图形
对象。以下示例假设您的
corrum
是
n
x
n
矩阵（见下文）：

使用
n=9
时，它将如下所示（使用一些随机
Corr\M
）：


图形绘图的一个问题是非常小的文本无法更改。如果这很重要，请阅读。
谢谢您的回答。有几件事我不明白：1）如果
n=5
，那么生成的图不应该有25个节点吗？2） 在倒数第二行中，
5'
的目的是什么？Matlab只是将其计算为
5
。你的意思是写
（abs（权重）*5）
？矩阵
corrum
是
Corr（M）
的结果，其中
M
是一个
n
x
n
随机矩阵。它有
n^2
值（=25），但正如你所提到的-它是对称的，主对角线都是
1
，因此只需要上（或左）三角形。矩阵
nxn
的严格上三角形有
n（n-1）/2个
条目，而不是
n
@Lovsovs-右，这就是为什么有10条边（线）在这个例子中。我从来没有写过应该只有
n
。不管怎样，不管您使用
corr
还是任何其他函数，这个答案仍然成立。它所做的只是想象矩阵中的数字。啊，我误解了，原谅我。感谢您提供此解决方案！有没有办法将节点的布局从五边形更改为网格？
Corr\u M=Corr（M）
查找
M
列之间的成对关联。所以
corrum（1,2）
是
M
的第一列和第二列之间的相关性。基于此，我不确定可视化代表了什么。例如，（2,1）和（1,2）点之间的图中的粗蓝线代表哪个相关系数？@VaheTshitoyan是的，它不明确，请参见我的编辑：
M
代表一组矩阵。我把所有的第ij个条目收集到一个向量中，类似地，还有一些其他条目，然后我找到这两个向量之间的相关系数。结果是
Corr\u M
中的一个条目。
% set the source of the lines:
s = repelem(1:n-1,n-1:-1:1);
% set the target of the lines:
t = nonzeros(triu(repmat(2:n,n-1,1)).').';
Corr_M(~Corr_M) = nan; % replace zero weights with nan
weights = nonzeros(tril(Corr_M,-1));
% create the graph object:
G = graph(s,t,weights,n);
% mark the lines to remove from the graph:
threshold = 0.4; %  minimum correlation to plot
line_to_remove = isnan(weights) | abs(weights)<threshold;
% remove the lines from the graph:
G = G.rmedge(find(line_to_remove)); %#ok<FNDSB>
% plot it:
p = plot(G); % for labeling the lines uncomment add: 'EdgeLabel',G.Edges.Weight
p.NodeColor = 'k';
% color positive in blue and negative in red:
p.EdgeColor = [G.Edges.Weight<0.' zeros(numel(G.Edges.Weight),1) G.Edges.Weight>0.'];
% set the thickness of the lines:
p.LineWidth = abs(G.Edges.Weight)*5;
axis off

% get the grid coordinates for all nodes
[x,y] = ndgrid(1:ceil(sqrt(n)),1:ceil(sqrt(n)));
x = x(:);
y = y(:);
% set the nodes in a 'grid' structure
p.XData = x(1:n);
p.YData = y(1:n);
axis ij % flip the plot so it will be orderd like in a matrix

Corr_M =
            0            0            0            0            0            0            0            0            0
       0.9504            0            0            0            0            0            0            0            0
     0.016371      0.24554            0            0            0            0            0            0            0
     -0.11467     -0.19375     -0.30812            0            0            0            0            0            0
     -0.01241    -0.090871      0.74444      0.34121            0            0            0            0            0
     -0.21623      0.36844      0.83935     -0.83914     -0.12302            0            0            0            0
    -0.011428   -0.0077929     -0.26243     -0.98249     -0.57997      0.55024            0            0            0
      0.64245      -0.6027      0.51424      0.62646      0.32854      0.18052     0.055688            0            0
     -0.51699      0.47885      0.44677      0.18128      0.26819     -0.67849    -0.034057      0.28652            0