灰色关联度模型matlab代码

灰色关联度模型（Gray Relational Analysis，GRA）是一种基于灰色理论的数据分析方法，在多指标决策分析中被广泛应用。下面是一个基于MATLAB的简单实现示例：

% 输入数据矩阵，每一行表示一个指标序列
X = [4 7 11 15; 6 9 13 18; 5 8 12 17; 3 6 10 14];

% 灰色关联度分析模型函数
function [rho, rg] = gray_relation(X)
    [n, m] = size(X);   % 计算数据矩阵的行数和列数
    X0 = min(X, [], 2); % 对每行数据取最小值
    Xmax = max(X, [], 2);   % 对每行数据取最大值
    Xmin = min(X, [], 2);   % 对每行数据取最小值

    % 计算相对关联度
    for i = 1:n
        for j = 1:m
            if Xmax(i) == Xmin(i)
                rg(i, j) = 1;
            else
                rg(i, j) = (X0(i) - X(i, j)) / (Xmax(i) - Xmin(i));
            end
        end
    end

    % 计算关联度
    rho = mean(rg, 2);
end

% 调用灰色关联度分析模型函数并输出结果
[rho, rg] = gray_relation(X);
disp("灰色关联度分析结果：");
disp(rho);

以上代码中，灰色关联度分析模型函数`gray_relation`接受一个数据矩阵`X`作为输入，在函数内部通过最大最小归一化处理，然后计算相对关联度（`rg`）和关联度（`rho`）。

在此示例中，输入数据矩阵`X`表示了4个指标的序列，每一行代表一个指标序列。通过调用`gray_relation`函数，可以得到每个指标序列的关联度`rho`。最后，将结果通过`disp`函数输出。

需要注意的是，以上示例只是灰色关联度模型的简单实现，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。