灰色关联度Python代码
时间: 2023-11-05 21:48:34 浏览: 86
当涉及到灰色关联度分析,可以使用以下的Python代码来计算:
```python
import numpy as np
def gray_relation(X, Y):
"""
计算灰色关联度
:param X: 输入序列X
:param Y: 输入序列Y
:return: 灰色关联度
"""
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
n = len(X)
# 归一化处理
X_ = X / X[0]
Y_ = Y / Y[0]
# 计算关联系数
rho = np.zeros(n)
for i in range(n):
rho[i] = np.min(np.abs(X_ - Y_[i]))
# 灰色关联度
relation = 1 - rho / np.max(rho)
return relation
```
使用示例:
```python
X = [4, 6, 8, 10, 12]
Y = [3.5, 5.5, 7, 9, 11]
relation = gray_relation(X, Y)
print(relation)
```
运行上述代码,将输出灰色关联度的结果。
注意:此处给出的是灰色关联度的基本计算方法,实际应用中可能会有不同的变体或改进。
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灰色关联度python代码
当涉及到灰色关联度的计算,可以使用以下的Python代码实现:
```python
import numpy as np
def grey_relation_coefficient(x, y):
"""
计算灰色关联系数
:param x: 输入序列 x
:param y: 输入序列 y
:return: 灰色关联系数
"""
x = np.array(x)
y = np.array(y)
# 数据归一化
x_norm = (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))
y_norm = (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))
# 计算级比矩阵
delta_x = np.abs(np.diff(x_norm))
delta_y = np.abs(np.diff(y_norm))
# 级比矩阵累加
cumsum_x = np.cumsum(delta_x)
cumsum_y = np.cumsum(delta_y)
# 计算关联系数
rho = 0.5
coeff = np.abs(cumsum_x - cumsum_y) / (rho + np.abs(cumsum_x + cumsum_y))
return coeff
# 示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 计算灰色关联系数
coeff = grey_relation_coefficient(x, y)
print(coeff)
```
在上面的代码中,我们定义了一个 `grey_relation_coefficient` 函数来计算灰色关联系数。该函数接受两个输入序列 `x` 和 `y`,并返回灰色关联系数。
在示例中,我们使用了简单的序列来计算灰色关联系数。你可以根据自己的需求修改输入序列 `x` 和 `y` 来计算灰色关联系数。最后,我们打印输出灰色关联系数的结果。
灰色关联度的python代码
以下是使用Python实现灰色关联度分析的代码示例:
```python
import numpy as np
def normalization(data):
"""
数据标准化处理
"""
_range = np.max(data) - np.min(data)
return (data - np.min(data)) / _range
def gray_relation(x, y):
"""
计算两个序列的灰色关联度
"""
x = normalization(x)
y = normalization(y)
n = len(x)
delta = np.abs(x - y)
delta_max = np.max(delta)
if delta_max == 0:
return 0
else:
return (delta_max - delta).sum() / ((n - 1) * delta_max)
def gray_matrix(data):
"""
计算灰色关联矩阵
"""
n, m = data.shape
matrix = np.zeros((m, m))
for i in range(m):
for j in range(m):
matrix[i][j] = gray_relation(data[:,i], data[:,j])
return matrix
def gray_weight(matrix):
"""
计算灰色关联权重
"""
m = matrix.shape[0]
sum_col = np.sum(matrix, axis=0)
weight = (m * sum_col) / np.sum(sum_col)
return weight
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
data = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
matrix = gray_matrix(data)
weight = gray_weight(matrix)
print(matrix)
print(weight)
```
代码中,`normalization`函数用于对数据进行标准化处理,`gray_relation`函数用于计算两个序列的灰色关联度,`gray_matrix`函数用于计算灰色关联矩阵,`gray_weight`函数用于计算灰色关联权重。在测试代码中,使用一个4行3列的数据矩阵进行测试,输出灰色关联矩阵和灰色关联权重。