灰色关联度分析python

灰色关联度分析是一种用于分析多个因素之间关联程度的方法，它可以用于预测和决策等方面。在Python中，可以使用`pandas`和`numpy`等库来实现灰色关联度分析。

以下是一个使用Python实现灰色关联度分析的简单例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义数据集
data = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5], 'x2': [5, 4, 3, 2, 1], 'x3': [3, 4, 4, 4, 3], 'y': [7, 6, 5, 4, 3]})

# 标准化数据
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

# 计算关联系数矩阵
corr_matrix = np.zeros((len(data_norm.columns) - 1, len(data_norm.columns) - 1))
for i in range(len(data_norm.columns) - 1):
    for j in range(len(data_norm.columns) - 1):
        corr_matrix[i][j] = np.abs(data_norm.iloc[:, i].corr(data_norm.iloc[:, j]))

# 计算各因素与决策因素的关联系数平均值
avg_corr = []
for i in range(len(corr_matrix)):
    avg_corr.append(np.mean(corr_matrix[i]))

# 计算关联系数权重
weights = []
for i in range(len(avg_corr)):
    weights.append(avg_corr[i] / sum(avg_corr))

# 计算各因素与决策因素的关联度
relativity = np.zeros(len(data_norm))
for i in range(len(data_norm)):
    for j in range(len(data_norm.columns) - 1):
        relativity[i] += weights[j] * np.abs(data_norm.iloc[i, j] - data_norm.iloc[:, -1]).min()

# 添加关联度列
data_norm['relativity'] = relativity

# 输出结果
print(data_norm)

其中，`data`是一个包含各因素和决策因素的数据集，`data_norm`是将数据集标准化后得到的数据集，`corr_matrix`是关联系数矩阵，`avg_corr`是各因素与决策因素的关联系数平均值，`weights`是关联系数权重，`relativity`是各因素与决策因素的关联度。最后，将`relativity`列添加到`data_norm`中，即可得到包含各因素、决策因素和关联度的新数据集。