python灰色关联度分析代码

灰色关联度分析是一种基于灰色系统理论和相关度分析的方法，用于分析变量之间的关联程度。下面是一个基于Python实现的灰色关联度分析代码示例：

import numpy as np

# 输入数据矩阵
X = np.array([
    [5, 3, 6, 4, 5],
    [4, 2, 5, 3, 4],
    [5, 4, 6, 4, 5],
    [4, 3, 5, 2, 4],
    [5, 4, 6, 4, 5]
])

# 灰色关联度计算函数
def grey_correlation(x, y):
    # 求出序列x和序列y的最小值和最大值
    x_min, x_max = np.min(x), np.max(x)
    y_min, y_max = np.min(y), np.max(y)
    # 归一化处理
    x_norm = (x_max - x) / (x_max - x_min)
    y_norm = (y_max - y) / (y_max - y_min)
    # 计算绝对值差
    delta = np.abs(x_norm - y_norm)
    # 求出delta的平均值
    delta_bar = np.mean(delta)
    # 计算关联度
    return 1 - delta_bar

# 计算灰色关联度矩阵
n = X.shape[1]
C = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        C[i][j] = grey_correlation(X[:, i], X[:, j])

print(C)

代码中，输入数据矩阵X的每一列代表一个变量，每一行代表一个样本。grey_correlation函数用于计算两个序列的灰色关联度，C矩阵为灰色关联度矩阵，其中C[i][j]表示第i个变量和第j个变量之间的灰色关联度。