灰色关联分析MATLAB代码

当进行灰色关联分析时，可以使用MATLAB编写代码来实现。下面是一个简单的灰色关联分析MATLAB代码示例：

% 输入数据
X = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据
Y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 因变量数据

% 数据归一化
X_norm = (X - min(X)) / (max(X) - min(X));
Y_norm = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y));

% 灰色关联度计算
rho = zeros(1, length(X));
for i = 1:length(X)
    rho(i) = min(abs(X_norm - X_norm(i))) / (max(abs(X_norm - X_norm(i))) + eps);
end

% 灰色关联度排序
[~, index] = sort(rho, 'descend');

% 输出排序结果
fprintf('灰色关联度排序结果：\n');
for i = 1:length(index)
    fprintf('第%d个因素：%d\n', i, index(i));
end

在上述代码中，我们首先输入了自变量数据和因变量数据，并进行了归一化处理。然后，通过计算灰色关联度来评估各个自变量因素对因变量的影响程度。最后，根据灰色关联度的大小进行排序输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题来进行适当的修改和扩展。

相关问题

灰色关联度MATLAB代码

下面是一个示例的灰色关联度（Grey Relational Analysis）的MATLAB代码：

function grey_relational_analysis(data)
    % 数据归一化
    normalized_data = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));
    
    % 确定参考序列
    reference_sequence = normalized_data(:, 1);
    
    % 计算关联系数
    num_criteria = size(data, 2);
    grey_relational_coefficients = zeros(1, num_criteria);
    
    for i = 2:num_criteria
        compared_sequence = normalized_data(:, i);
        difference = abs(reference_sequence - compared_sequence);
        max_difference = max(difference);
        grey_relational_coefficients(i) = max_difference ./ difference;
    end
    
    % 输出关联系数
    disp("灰色关联系数:");
    disp(grey_relational_coefficients);
end

使用方法：
1. 将需要进行灰色关联度分析的数据保存为一个矩阵，每一列代表一个指标，每一行代表一个样本。
2. 调用 `grey_relational_analysis(data)` 函数，其中 `data` 是你的数据矩阵。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据具体的问题进行适当的修改和调整。

灰色关联模型matlab代码

下面是一个简单的灰色关联模型的Matlab代码示例：

clc;
clear;

% 读取数据
data = xlsread('算例1.xlsx');

% 数据标准化
data1 = mapminmax(data', 0.002, 1); % 标准化到0.002-1区间
data1 = data1';

% 绘制x1,x4,x5,x6,x7的折线图
figure(1)
t = [2007:2013];
plot(t, data1(:, 1), 'Color', 'r', 'LineWidth', 1.5)
hold on
for i = 1:4
    plot(t, data1(:, 3*i), '--', 'LineWidth', 1.2)
    hold on
end
xlabel('年份')
legend('x1', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7')
title('灰色关联分析')

% 计算灰色相关系数
% 得到其他列和参考列相等的绝对值
for i = 4:7
    data1(:, i) = abs(data1(:, i) - data1(:, 1));
end

% 得到绝对值矩阵的全局最大值和最小值
data2 = data1(:, 4:7);
d_max = max(max(data2));
d_min = min(min(data2));

% 灰色关联矩阵
a = 0.5; % 分辨系数
data3 = (d_min + a*d_max) ./ (data2 + a*d_max);
xishu = mean(data3);

disp('x4,x5,x6,x7与x1之间的灰色关联度分别为：')
disp(xishu)

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体使用时，你需要根据你的数据和需求进行适当的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【数学建模】灰色关联（Matlab代码实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/126913761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88245767)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]