灰色关联分析python

灰色关联分析是一种用于分析多变量关系的方法，它可以用于确定不同因素之间的相关性。在Python中，可以使用pandas和numpy库进行数据处理和计算。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

# 定义灰色关联度函数
def gray_relation(x, y):
    """
    计算两个序列的灰色关联度
    """
    x_mean = np.mean(x)
    y_mean = np.mean(y)
    n = len(x)
    # 计算离差矩阵
    dx = np.abs(x - x_mean)
    dy = np.abs(y - y_mean)
    dmax = np.vstack((dx, dy)).max(axis=0)
    dmin = np.vstack((dx, dy)).min(axis=0)
    # 计算关联度
    rho = (dmin + 0.5 * dmax) / (dmax + 0.5 * dmin)
    return rho.mean()

# 计算各变量之间的关联度
rho = np.zeros((len(data.columns), len(data.columns)))
for i in range(len(data.columns)):
    for j in range(len(data.columns)):
        rho[i, j] = gray_relation(data.iloc[:, i], data.iloc[:, j])

# 输出关联度矩阵
print(rho)

其中，data.csv是一个包含多个变量的数据集，每一列代表一个变量。运行后会输出各变量之间的关联度矩阵。可以根据关联度矩阵来分析各变量之间的关系，进一步进行数据挖掘和预测。