灰色关联分析python

灰色关联分析是一种基于系统灰色特性的分析方法，适用于数据量较少或者不确定性较大的情况下，可以用来寻找变量间的关联性。在Python中，可以使用第三方库graypy来实现灰色关联分析。

首先，需要导入graypy库：

import graypy as gp

接着，可以定义一个灰色关联分析的类：

class GrayRelationalAnalysis:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def gray(self):
        m, n = self.data.shape
        # 归一化
        data_norm = (self.data - self.data.min()) / (self.data.max() - self.data.min())
        # 计算关联系数矩阵
        delta = np.abs(data_norm - data_norm.mean(axis=1).reshape(-1, 1))
        delta_max = delta.max()
        delta_min = delta.min()
        rho = (delta_min + 0.5 * delta_max) / (delta + 0.5 * delta_max)
        # 计算灰度关联度
        gray_relational = rho.mean(axis=1)
        return gray_relational

在这个类中，我们定义了一个初始化方法，用于传入数据。然后定义了一个gray方法，用于计算灰度关联度。该方法首先对数据进行归一化处理，然后计算关联系数矩阵，最后计算灰度关联度并返回。

使用该类可以进行灰色关联分析：

import numpy as np

# 原始数据
data = np.array([[10, 8, 7, 6, 5], [9, 7, 6, 5, 4], [8, 6, 5, 4, 3], [7, 5, 4, 3, 2]])
# 创建灰色关联分析对象
gra = GrayRelationalAnalysis(data)
# 计算灰度关联度
gray_relational = gra.gray()
print(gray_relational)

在这个例子中，我们定义了一个4x5的数据矩阵，然后创建了一个灰色关联分析对象，最后计算灰度关联度并打印输出。