图论在识别人脑网络连通性模式中的应用

图论在识别人脑网络连通性模式中的应用

图论是研究图及其性质的数学分支，它在研究复杂系统中的连通性和关联关系方面发挥着重要作用。在神经科学领域，人脑网络的连通性模式研究对于理解大脑功能和疾病机制具有重要意义。本文将介绍图论在识别人脑网络连通性模式中的应用，包括相关与相关性分析、主成分分析、聚类分析、互信息、格兰杰因果分析、动态因果模型、贝叶斯网络和转移熵，并提供相应的源代码。

1. 相关与相关性分析：
   相关与相关性分析是研究变量之间关联关系的经典方法，可以用于分析人脑网络中节点之间的相互作用。通过计算节点之间的相关系数，可以判断节点之间的连接强度和方向。以下是使用Python进行相关性分析的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 构造人脑网络邻接矩阵
adjacency_matrix = np.random.rand(<