3.數據轉換子菜單

(1)Block:把一個數據中的各個點進行分塊，計算塊密度

??? Collapse：壓縮，即將一個矩陣的多行或多列組合在一起。

（2）Dichitimize：二值化處理

???????? Symmetrize：按照一定標準，將數據矩陣對稱化處理

??????? ?Normalize：按照一定標準，將矩陣的行、列或者整個矩陣進行標準化處理。

?????? ? Match Marginals：按照邊緣值進行標準化處理。

?????? ?Recode：對矩陣重新編碼。

????? ? Reverse：取相反數，即利用某種線性轉換，將相似性數據換成距離數據，或者距離數據轉換為相似性數據。

??????? Diagonal：對角線命令，可用該命令改變對角線的值。

??????? Double：按照一定標準，對一個數據的各列進行雙倍處理，處理好的矩陣列數是原矩陣列數的二倍。

????? ? Rewire：按照某種標準重新處理矩陣，達到某種優化。

??????? Matrix Operations：矩陣算法，針對矩陣進行各種計算。

（3）Union：圖的合并。

???????? Time Stack：將不同時間段得到的同一群行動者之間的關系矩陣合并在一起。

???????? Intersection：取同一群行動者之間的多個關系矩陣的交集。

???????? Bipartite：把一個二部圖的發生陣轉換為一個領接陣。

???????? Incidence：把一個鄰接陣轉換為一個長方形的點-線指標矩陣。

???????? Linegraph：線圖。

???????? Multigraph：多圖，把一個多值圖轉換為一系列二值鄰接矩陣。

???????? Multiplex：可以從一個多元關系圖中構建一個多叢圖。

??????? Semigroup：該程序根據圖、有向圖或者多向圖來構造半群。

4.計算工具子菜單

(1)Consensus analysis:分析多個答題者在回答問題方面的一致性。 Cluster analysis：對矩陣數據進行聚類分析。 Scaling/Decomposition：量表及分解 （2）Similarity：相似性分析。計算出矩陣各行或各列之間的相似性系數。 Dissimilarity：相異性分析。 Ubivariate Stats：對一個矩陣中的值進行單變量統計分析。 Frequencies：對行或列進行頻次分析。 Testing hypothesis：假設檢驗 Matrix Algebra：矩陣代數分析。 （3）Scatterplot：散點圖 Dendrogram：樹狀圖 Tree Diagram：樹形圖

注明：本文章內容為作者學習《整體網絡分析講義——UCINET軟件實用簡介》的讀書筆記，轉載需注明來源!

總結

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