matlab的灰色关联度代码

以下是matlab实现灰色关联度分析的代码：

clc;
clear;
close all;

% 输入数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [0.5 1.2 2.1 3.5 5.0];

% 灰色关联度分析
n = length(x);
m = length(y);
if n ~= m
    error('x和y的长度不一致');
end
x0 = x(1);
y0 = y(1);
for i = 1:n
    x(i) = x(i) / x0;
    y(i) = y(i) / y0;
end
r = zeros(1, n);
for i = 1:n
    s = 0;
    for j = 1:n
        s = s + min(x(i), y(j));
    end
    r(i) = s / n;
end

% 输出结果
disp('灰色关联度分析结果：');
disp(r);

代码实现的过程如下：

1.首先输入数据，包括x和y两个向量。

2.然后进行灰色关联度分析。首先判断x和y的长度是否一致，如果不一致则报错。然后将x和y的第一个元素作为基准值，将所有元素都除以基准值，得到新的x和y向量。接着计算每个x元素和y元素的最小值之和，得到r向量。

3.最后输出结果，即r向量。

相关问题

matlab 灰色关联度分析代码

灰色关联度分析是一种用于研究因素之间关联程度的方法，常用于数据分析和预测。Matlab中可以使用灰色关联度分析工具箱进行分析，以下是一个简单的示例代码：

% 定义数据矩阵
data = [1 2 3 4 5; 2 4 6 8 10; 3 6 9 12 15; 4 8 12 16 20];

% 计算各因素的关联系数
[coefs, weights] = grayRel(data);

% 输出结果
disp('各因素的关联系数：');
disp(coefs);

在这个示例中，我们首先定义了一个数据矩阵，其中每一行代表一个因素，每一列代表一个样本。然后使用`grayRel`函数计算各因素的关联系数和权重，最后输出结果。

如果你需要更详细的介绍和使用方法，可以参考Matlab官方文档或者其他相关教程。

matlab灰色关联度

Matlab灰色关联度是一种用来评估变量之间相关性的方法。在灰色关联分析中，可以通过计算变量之间的灰色关联度来衡量它们之间的相关程度。根据引用和引用的代码，可以看出在Matlab中计算灰色关联度的步骤如下：

1. 读取数据：首先需要读取需要进行灰色关联分析的数据，可以通过xlsread函数读取Excel文件中的数据。

2. 数据标准化：使用mapminmax函数对数据进行标准化，将数据缩放到指定区间，这里将数据标准化到0.002-1区间。

3. 绘制折线图：使用plot函数将参考列和其他列的数据绘制成折线图，以便观察数据的趋势变化。

4. 计算绝对值矩阵：根据引用中的代码，对其他列和参考列之间的差值取绝对值，得到绝对值矩阵。

5. 计算全局最大值和最小值：找出绝对值矩阵中的全局最大值和最小值。

6. 计算灰色关联矩阵：根据全局最大值、最小值和分辨系数，计算出灰色关联矩阵。

7. 计算灰色关联度：通过求灰色关联矩阵的均值，得到变量之间的灰色关联度。

根据以上步骤，可以计算出不同变量之间的灰色关联度。具体计算过程和结果可以参考引用和引用的代码。