几类数做灰色相关性分析python代码

灰色相关性分析是一种用于处理少样本、非线性、非平稳数据的方法，常用于预测和分析。在Python中，可以使用`pygrey`库来进行灰色相关性分析。下面是几类数做灰色相关性分析的Python代码示例：

1. GM(1,1)模型：

import numpy as np
from pygrey import GM

# 输入原始数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建GM(1,1)模型对象
model = GM()

# 拟合数据
model.fit(x, y)

# 预测未来数据
future_x = np.array([6, 7, 8])
future_y = model.predict(future_x)

print("预测结果：", future_y)

2. 灰色关联度分析：

import numpy as np
from pygrey import GreyRelationalAnalysis

# 输入原始数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
y2 = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 创建灰色关联度分析对象
model = GreyRelationalAnalysis()

# 计算关联度
relativity1 = model.calculate_relativity(x, y1)
relativity2 = model.calculate_relativity(x, y2)

print("关联度1：", relativity1)
print("关联度2：", relativity2)

3. 灰色马尔可夫模型：

import numpy as np
from pygrey import GreyMarkovModel

# 输入原始数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建灰色马尔可夫模型对象
model = GreyMarkovModel()

# 拟合数据
model.fit(x, y)

# 预测未来数据
future_x = np.array([6, 7, 8])
future_y = model.predict(future_x)

print("预测结果：", future_y)

以上是几类数做灰色相关性分析的Python代码示例，你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和扩展。