shapley值的matlab代码-MSA:多摄动沙普利分析工具箱

shapley 值的matlab代码MSA：多微扰沙普利分析工具箱 作者：Shay Ofir-Geva 和 Isaac Meil​​ijson。 这是 Matlab 工具箱，实现了用于病变行为/症状映射 (LBM) 的多扰动 Shapley 值分析。 目录 基本信息 多扰动 Shapley 值分析是一种多变量博弈论方法（使用脑损伤患者的解剖病变数据及其行为测量发现某些症状或行为的神经相关性）。 可以在 和 中找到该方法的完整详细描述，而可以在 和 中找到用于病变症状映射的示例。 该工具箱已在一篇正在审查的文章中实施并完整呈现（一旦文章被接受并发表，将包含完整的参考资料）。 简而言之，假设某一行为涉及一个大脑区域网络，每个大脑区域都被认为是联盟博弈中的一个参与者，当所有区域都完好无损时，所测得的行为得分就是该游戏的价值。 沙普利值是玩家之间游戏价值的唯一公平分配，通常使用所有可能的玩家联盟来计算。 MSA 的当前实现仅使用具有特定（用户定义）最大扰动深度（即，受伤/扰动区域的数量有限的联盟），通过新公式的联盟。 从生物学和计算的角度来看，这种方法都是有益的。 这些联盟的性能是使用与 K