灰色关联分析法 python

灰色关联分析法是一种用于测量两个变量相似性的算法，类似于correlation系数。在灰色关联分析中，可以使用灰色关联度来评估单位之间的相似性，并且在使用该功能之前需要对数据进行转置。此外，灰色关联分析还可以通过灰色聚类来进行层次聚类。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [灰色关联分析法 python](https://blog.csdn.net/weixin_39975744/article/details/110374414)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

灰色关联分析法python

灰色关联分析是一种用于衡量因素相关程度的方法，在Python中可以使用以下代码来实现灰色关联分析：

引用中的代码是计算灰色关联矩阵的过程。其中，data4表示输入的数据集，d_min和d_max表示数据集中的最小值和最大值，a表示关联度分析中的常数。通过计算得到的灰色关联矩阵可以用于衡量不同因素之间的关联度。

引用中的代码是绘制灰色关联分析的折线图的过程。其中，t表示年份，data3表示输入的数据集。通过使用plt.plot()函数可以将不同因素的数据在折线图上进行可视化展示。

灰色关联分析法的具体实现过程较为复杂，需要进行数据标准化等步骤。在引用中提到的论文中可能会有更详细的算法解释和实现方法。

总结起来，灰色关联分析法在Python中可以通过计算灰色关联矩阵和绘制折线图的方式来进行实现。具体的算法实现和细节可以参考相关论文和研究资料。

给出灰色关联分析法python代码

以下是一个简单的灰色关联分析法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义灰色关联度计算函数
def grey_relation(x, y):
    # 计算序列的长度
    n = len(x)
    # 求出序列的最小值和最大值
    xmin = np.min(x)
    xmax = np.max(x)
    ymin = np.min(y)
    ymax = np.max(y)
    # 将序列进行归一化处理
    x_norm = (x - xmin) / (xmax - xmin)
    y_norm = (y - ymin) / (ymax - ymin)
    # 计算参考序列和比较序列的差值
    d = np.abs(x_norm - y_norm)
    # 求出参考序列和比较序列的极差
    delta_x = np.max(x_norm) - np.min(x_norm)
    delta_y = np.max(y_norm) - np.min(y_norm)
    # 计算参考序列和比较序列的灰色关联度
    rho = 1 - (np.sum(d) / n) / (delta_x + delta_y) 
    return rho

# 定义参考序列和比较序列
x = np.array([20, 30, 40, 50, 60])
y = np.array([25, 35, 40, 45, 55])

# 计算参考序列和比较序列的灰色关联度
rho = grey_relation(x, y)

# 输出灰色关联度
print("灰色关联度为：", rho)

以上代码中，我们首先定义了一个灰色关联度计算函数`grey_relation`，该函数接受两个参数`x`和`y`，分别表示参考序列和比较序列。在函数内部，我们首先通过归一化处理将序列进行标准化，然后计算参考序列和比较序列的差值，并求出它们的极差。最后，通过公式计算得到参考序列和比较序列的灰色关联度。

在主程序中，我们定义了参考序列和比较序列，并调用`grey_relation`函数计算它们的灰色关联度。最终，程序会输出灰色关联度的值。