基于欧式距离的模糊灰色关联度MATLAB代码

以下是一个基于欧式距离的模糊灰色关联度分析的MATLAB代码示例：

% 准备数据
data = [
    3, 5, 7, 9;
    6, 8, 7, 6;
    9, 4, 7, 5;
    7, 6, 8, 4;
    5, 7, 6, 5
];

% 数据标准化
norm_data = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 2)
    norm_data(:, i) = (data(:, i) - min(data(:, i))) / (max(data(:, i)) - min(data(:, i)));
end

% 计算关联度矩阵
relation_matrix = zeros(size(data, 1), size(data, 1));
for i = 1:size(data, 1)
    for j = 1:size(data, 1)
        relation_matrix(i, j) = sqrt(sum((norm_data(i, :) - norm_data(j, :)).^2));
    end
end

% 计算模糊关联度
fuzzy_relation = zeros(size(data, 1), 1);
for i = 1:size(data, 1)
    fuzzy_relation(i) = 1 / (1 + sum(relation_matrix(i, :)));
end

% 排序
[sorted_relation, index] = sort(fuzzy_relation, 'descend');

% 输出结果
disp('模糊关联度排序结果：');
for i = 1:size(data, 1)
    fprintf('对象 %d：%.4f\n', index(i), sorted_relation(i));
end

这段代码使用欧式距离作为相似度度量，将欧式距离转化为关联度。标准化后的数据通过计算对象之间的欧式距离来构建关联度矩阵，然后将关联度转化为模糊关联度。最后按照模糊关联度对对象进行排序，并输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。另外，还可以根据需求选择其他相似度度量方法，如曼哈顿距离或相关系数等。