我的问题源于难以概念化4D矩阵（而不是3D）。 在MATLAB中，我将数据存储在5x5x7x54矩阵中。 5x5部分在对角线上是对称的，表示5个脑区域之间活动的相关性。 '7'代表7个时间点，'54'代表54个主题，其中3个组各有17个（前17个是Group1，接下来17个是Group2，后17个是Group3）。
我想平均每个组中参与者的每个相关值，但我想为每个时间点单独执行此操作。因此，例如，我想要时间点1的前17个主题的平均相关值，然后是时间点2，等等。然后我想要时间点1等中间17个主题的平均相关值。
总之，我会为每个组分配7个5x5矩阵（总共21个5x5矩阵）。
我是MATLAB的绝对废话，所以我最初考虑解决这个问题的方法是考虑将循环中的矩阵分开，但我知道这将是混乱和低效的。否则，我失去了，因为我很难概念化矩阵本身。
有人可以提出行动计划吗？
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Ben Voigt的观点很明确，但人们可以做得更好。由于您要计算每组主题的平均值，因此我们将主题和组维度分开：
A = reshape(A, [5 5 7 17 3]);
现在你有了一个五维数组，其中最后两个维度是“subject”和“group”。让我们对主题进行平均分析：
m = mean(A, 4);
结果是一个尺寸为5 x 5 x 7 x 1 x 3的数组。平均后，第四个维度为singleton。我们可以摆脱这个：
m = squeeze(m);
之后，时间点t和组g的平均相关矩阵为m(:, :, t, g)。