用python实现灰色聚类

灰色聚类是一种常用的数据分析方法，可以用来对数据进行聚类分析。下面是使用Python实现灰色聚类的代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def gmclustering(data, k):
    """
    灰色聚类
    :param data: 二维数组，每一列代表一个指标，每一行代表一个样本
    :param k: 聚类的数量
    :return: 返回每个样本所属的聚类类别
    """
    # 数据归一化处理
    data = data / np.max(data, axis=0)

    # 灰色聚类
    n, m = data.shape
    s1 = np.zeros(n)
    s2 = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        s1[i] = np.sum(data[i, :])
        s2[i] = np.sum(np.abs(data[i, :] - s1[i] / m))

    x0 = np.max(s1) - s1
    y0 = np.max(s2) - s2
    x = np.vstack((x0, y0)).T

    kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(x)
    labels = kmeans.labels_

    return labels

该函数输入一个二维数组`data`，每一列代表一个指标，每一行代表一个样本。`k`代表聚类的数量。该函数将返回每个样本所属的聚类类别，以数组形式表示。其中，数据需要先进行归一化处理，然后根据灰色聚类算法进行聚类。在算法中，首先计算每个样本的均值和绝对偏差值，然后根据KMeans算法进行聚类。最终返回每个样本所属的聚类类别。