灰色关联度分析matlab代码

当然，我可以帮你提供一个灰色关联度分析的 MATLAB 代码示例。下面是一个基本的实现：

% 灰色关联度分析代码示例

% 输入原始数据矩阵
X = [4, 5, 6; 
     7, 8, 9;
     10, 11, 12;
     13, 14, 15];

% 数据归一化
X_norm = zeros(size(X));
for i = 1:size(X, 2)
    X_norm(:, i) = (X(:, i) - min(X(:, i))) / (max(X(:, i)) - min(X(:, i)));
end

% 灰色关联度分析参数设置
a = 0.5; % 分辨系数，取值范围为(0, 1)
b = 0.5; % 权重系数，取值范围为(0, 1)

% 灰色关联度分析计算
[m, n] = size(X_norm);
R = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        R(i, j) = min([abs(X_norm(i, j) - X_norm(:, j)); abs(X_norm(i, j) - X_norm(i, :))]);
    end
end

% 灰色关联度分析归一化处理
R_norm = zeros(m, n);
for i = 1:n
    R_norm(:, i) = (max(R(:, i)) - R(:, i)) / (max(R(:, i)) - min(R(:, i)));
end

% 灰色关联度分析加权处理
R_weighted = zeros(m, n);
for i = 1:m
    for j = 1:n
        R_weighted(i, j) = a * R_norm(i, j) + b * (1 - R_norm(i, j));
    end
end

% 输出结果
disp("原始数据矩阵:");
disp(X);
disp("灰色关联度分析结果:");
disp(R_weighted);

请注意，这只是一个基本的示例，你可以根据具体的需求进行修改和优化。此外，灰色关联度分析的参数设置也可以根据实际情况进行调整。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。