Python实现灰色关联度

Python实现灰色关联度通常涉及以下几个步骤[^1]:
1. **数据预处理**:

   # 假设data是包含候选城市指标的数据集
   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   scaler = MinMaxScaler()
   data_normalized = scaler.fit_transform(data)

2. **灰色关联计算**:
使用灰色关联度公式，对于每个城市 \(i\) 和参考序列 \(j\)，计算其灰色关联度 \(AGCD(i,j)\)。这涉及到比较两个序列的动态相似度。这里假设`gray_correlation()`函数用于执行这个计算。

   def gray_correlation(city_data, reference_data):
       # ... 实现灰色关联计算逻辑 ...
       return AGCD(city_data, reference_data)

   gray_relations = [gray_correlation(normalized_city_data, reference_sequence) for normalized_city_data in data_normalized]

3. **排序与结果解读**:
得到关联度后，可以根据这些值对候选城市进行排序，关联度越高表示与参考序列越接近，开店成功的可能性越大。

   sorted_cities = sorted(zip(data_normalized, gray_relations), key=lambda x: x[1], reverse=True)
   best_city_index = sorted_cities[0][0]  # 最佳开店城市索引

灰色关联度评估的关键在于选择合适的参考序列和指标权重分配，这可能会因具体业务需求而异。