灰色关联度Python代码

当涉及到灰色关联度分析，可以使用以下的Python代码来计算：
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
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使用示例：
X = [4, 6, 8, 10, 12]
Y = [3.5, 5.5, 7, 9, 11]

relation = gray_relation(X, Y)
print(relation)
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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：
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)
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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。

灰色关联分析python代码

当然，我可以为您提供一个简单的灰色关联分析的Python代码示例。灰色关联分析是一种用于处理具有少量数据或者不完整数据的分析方法，用于找出变量之间的关联性。下面是一个基本的示例：
import numpy as np

# 定义数据集
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 5, 6],
[3, 4, 5, 6, 7],
[4, 5, 6, 7, 8]])

Y = np.array([6, 7, 8, 9])

# 数据预处理，进行数据归一化
def normalize(X):
X_min = X.min(axis=1)
X_max = X.max(axis=1)
X_norm = (X - X_min[:,np.newaxis]) / (X_max - X_min)[:,np.newaxis]
return X_norm

# 灰色关联度计算
def grey_relation_coefficient(X, Y):
X_norm = normalize(X)
Y_norm = normalize(Y)

n = len(X)
m = len(X[0])

delta_X = np.zeros((n,m))
for i in range(1, n):
for j in range(m):
delta_X[i][j] = abs(X_norm[i][j] - X_norm[0][j])

delta_Y = np.zeros((n))
for i in range(n):
delta_Y[i] = abs(Y_norm[i] - Y_norm[0])

rho = np.zeros((n))
for i in range(n):
rho[i] = min([delta_X[i][j]/delta_Y[j] for j in range(m)])
return rho

# 执行灰色关联分析
result = grey_relation_coefficient(X, Y)

# 输出结果
print("灰色关联结果：", result)
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这段代码实现了一个简单的灰色关联分析，包括数据预处理和关联度计算。您可以根据自己的需求修改数据集和参数，以适应您的具体场景。希望这个示例对您有所帮助！