灰色关联度matlab绘图
时间: 2023-08-23 16:16:43 浏览: 56
灰色关联度在MATLAB中的绘图可以通过使用相关函数和绘图函数来实现。首先,需要将数据转置并计算出灰色关联度。然后,可以使用MATLAB的绘图函数将灰色关联度绘制成图形。
以下是一个示例的MATLAB代码来实现这个功能:
```matlab
% 假设有两个变量x和y的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];
% 数据转置
tx = x';
ty = y';
% 计算灰色关联度
r = cor(tx, ty);
% 绘制灰色关联度图
plot(r);
xlabel('时间');
ylabel('灰色关联度');
title('灰色关联度图');
```
在这个例子中,我们假设有两个变量x和y的数据,然后将它们转置为列向量。接下来,使用MATLAB的cor函数计算出灰色关联度。最后,使用plot函数将灰色关联度绘制成图形。x轴表示时间,y轴表示灰色关联度。
请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能会因数据的不同而有所不同。在实际使用中,你可能需要根据你的具体数据和需求来调整代码。
相关问题
灰色关联度matlab
灰色关联度是通过灰色关联分析法计算得出的,可以使用Matlab进行计算。以下是一个Matlab代码的示例,可以根据自己的数据进行修改:
```matlab
clc;
clear;
% 读取数据
data = xlsread('算例1.xlsx');
% 数据标准化
data1 = mapminmax(data', 0.002, 1);
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('year')
legend('x1', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7')
title('灰色关联分析')
% 计算灰色相关系数
data2 = data1(:,4:7);
d_max = max(max(data2));
d_min = min(min(data2));
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)
```
这段代码会读取名为"算例1.xlsx"的数据文件,并进行标准化处理。然后绘制x1、x4、x5、x6、x7的折线图,并计算灰色相关系数。最后输出x4、x5、x6、x7与x1之间的灰色关联度。请注意,你需要将代码中的数据文件名和数据列数根据实际情况进行修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
广义灰色关联度 matlab
广义灰色关联度(Generalized Grey Relational Analysis,GGRA)是一种多指标综合评价方法,可以用于分析不同指标之间的关系,并确定它们对一个特定问题的贡献程度。在 MATLAB 中,可以使用 ggta 函数进行广义灰色关联度分析。该函数的语法如下:
```
[rgt,rgtq,mrgt,rgtqk]=ggta(data,ref,wm,wmq,p)
```
其中,data 表示要分析的数据矩阵,ref 表示参考序列,wm 表示权重矩阵,wmq 表示权重向量,p 表示关联度阶数。函数的输出包括 rgt(广义灰色关联度)、rgtq(灰色关联度序列)、mrgt(平均广义灰色关联度)和 rgtqk(标准化灰色关联度序列)。
需要注意的是,在使用 ggta 函数前,需要先将数据矩阵进行归一化处理,以便得到更准确的分析结果。