component的相关系数，做到多少才算比较好能用啊，做出来的结果不太好，系数没有很高的，可不可以选取相关系数较高的多个成分来做为一个脑网络？求大神指导，
相关系数越高，说明我们对于这个成分是什么网络越有信心。相关系数高低也取决于你使用的模板。ICA的结果受成分数影响比较大，如果你的成分数比较高，往往得到的是分裂的网络（比如默认网络的不同部分分散到不同的成分里了）。解决方法就是使用较低的成分数。
是否可以把几个成分拼在一起，取决于你要做什么分析。如果只是为了构成一个网络的mask，那肯定是没问题的。
目前的成分数是自动生成的，也就是说我可以自己输入多少成分？我现在就是想把网络提取出来做组间比较，但是现在自动生成的成分数是51个，去个模板做比较，相关系数只有0.3左右，是不是太低了？另外还一个就是，我现在用的模板是把默认网络，突显网络各有两个的那个模板，是您上次说的两个模板中的一个，我从上次您说的另一个官网下载的yeo7或者17模板是一起的，怎么分开成单独的网络？或者说用什么方法来做。
(1) 可以自己设定成分；（2）相关系数0.3是比较低的（根据我自己的经验），说明成分和模板不是很相似；（3）你的意思是怎么把Yeo7的网络分成7个单独的文件，从而每个文件表示一个网络？可以用SPM12的ImCalc把每个网络单独保存下来。
1自己设定多少，这个数据会相对好一些？2，另外根据你的经验，相关系数多少比较好，3，如果我只想提取默认网络，我肯定是需要把默认网络的单独提取一个文件，做模板进行相关，是不是这样？具体怎么操作啊，目前只会加，不会拆分啊。那怎么区分某一个成分呢，
（1）我记得好像GIFT默认是20还是25，这种一般可能得到相对完整的网络。不过这种有一定的主观性。（2）一般我感觉0.5左右吧，我觉得相关系数是为了快速筛选目标成分，最终还是需要看这个成分包含哪些脑区才能确定。（3）在expression里输入比如i1 == 5，i1表示包含所有网络的模板，5表示某个网络对应的数字标签，这样就把这个网络筛选出来了。
1到7分别代表什么网络？
你从哪里下载的网络模板，一般都会伴随有网络标签的文件，说明每个数字表示什么网络。