灰色绝对关联分析 python

灰色绝对关联分析是灰色关联分析方法的一种。它是一种用于度量不同变量之间关联度的方法，可以用来分析不同变量对目标变量的影响程度。
在Python中，可以使用灰色关联分析的方法来进行灰色绝对关联分析。有一些开源的库和算法可以帮助我们实现这个方法，比如《python实现灰色关联法(GRA)》一文中提到的方法。
首先，我们需要导入相应的库，比如numpy和pandas等，以便进行数据处理和计算。然后，我们可以按照以下步骤来进行灰色绝对关联分析：

准备数据：首先，我们需要准备好待分析的数据集。这个数据集通常包含多个变量和一个目标变量。可以通过读取Excel或CSV文件的方式获取数据。

数据预处理：对于数据集中的缺失值和异常值，我们需要进行处理，可以选择删除这些数据或者采用合适的方法进行填补或修复。

数据归一化：为了避免不同变量之间的量纲差异对分析结果的影响，我们可以对数据进行归一化处理，将其转化为相同的量纲。

计算关联度：接下来，我们可以使用灰色关联分析的方法计算各个变量与目标变量之间的关联度。具体的计算方法可以参考《灰色关联算法原理与实现详解》一文中提到的内容。

结果可视化：最后，我们可以使用数据可视化的方法将计算得到的关联度结果进行呈现，以便更好地理解和分析。

总结起来，灰色绝对关联分析是通过计算不同变量与目标变量之间的关联度来度量它们的关联程度。在Python中，可以使用灰色关联分析的方法来进行灰色绝对关联分析，具体的步骤包括数据准备、数据预处理、数据归一化、计算关联度和结果可视化。

相关问题

灰色绝对关联度python

灰色绝对关联度是刘思峰教授提出的广义灰色关联分析中的一个指标。根据引用中的内容，可以找到灰色绝对关联度的python算法实现。
根据引用中的代码片段，计算灰色绝对关联度的步骤如下：

首先，计算灰色关联矩阵，使用公式data4=(d_min ad_max)/(data4 ad_max)进行计算。
接着，计算灰色关联矩阵的平均值，使用np.mean(data4, axis=0)。
最后，输出灰色关联度的结果。

需要注意的是，具体的灰色绝对关联度的计算方法可能与上述方法略有不同，因此可以参考引用中的算法实现来获取准确的计算过程。
综上所述，灰色绝对关联度可以使用刘思峰教授提出的广义灰色关联分析的python算法实现来计算。具体的计算步骤可以参考引用中的代码片段。

灰色关联分析的python实现

关于灰色关联分析的Python实现
灰色关联分析是一种用于处理少量样本数据或多因素系统发展态势比较的有效方法。这种方法通过计算序列之间的关联度来评估不同对象间的相似程度。
导入必要的库
为了执行灰色关联分析，首先需要导入一些基本的数据科学工具包：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

数据准备
假设有一个DataFrame df，其中包含了多个变量的时间序列数据。这些时间序列可以代表不同的指标或特征随时间的变化情况。这里创建一个简单的例子作为示范输入数据集[^1]。
data = {
'year': [2018, 2019, 2020],
'var_1': [3.7, 4.5, 5.2], # 变量1
'var_2': [10.2, 11.5, 12.6], # 变量2
'ref_series': [4.0, 4.8, 5.6] # 参考序列 (理想值)
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('year')
print(df)

# 输出:
# var_1 var_2 ref_series
# year
# 2018 3.7 10.2 4.0
# 2019 4.5 11.5 4.8
# 2020 5.2 12.6 5.6

归一化处理
由于各个变量可能具有不同的尺度范围，在进行灰色关联之前通常会对原始数据做标准化转换，使得各列数值处于同一数量级内以便后续运算更加合理可靠。
scaler = MinMaxScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df[['var_1', 'var_2']])
normalized_data = pd.DataFrame(scaled_df, columns=['norm_var_1', 'norm_var_2'], index=df.index)
reference_series = df['ref_series'].values.reshape(-1, 1)
normalized_reference = scaler.transform(reference_series)[..., 0]

print(normalized_data.join(pd.Series(normalized_reference, name='norm_ref', index=df.index)))

# 输出类似于：
# norm_var_1 norm_var_2 norm_ref
# year
# 2018 0.000000 0.000000 0.000000
# 2019 0.562500 0.562500 0.562500
# 2020 1.000000 1.000000 1.000000

计算绝对差分矩阵与最小最大差距
接下来定义两个辅助函数分别用来求解两组数之间对应位置上的差异以及寻找整个数组中的极值点。
def abs_diff_matrix(x, y):
"""Calculate absolute difference matrix between two sequences."""
return np.abs(np.subtract.outer(y, x))

def min_max_gap(diff_mat):
"""Find minimum and maximum gap from an absolute differences matrix."""
diff_min = np.min(diff_mat[np.nonzero(diff_mat)])
diff_max = np.max(diff_mat)
return diff_min, diff_max

利用上述定义好的功能构建绝对差分表并找出其内部的最大最小距离值。
diffs = abs_diff_matrix(normalized_data.values.flatten(), normalized_reference)
min_val, max_val = min_max_gap(diffs)
print(f'Minimum Gap: {min_val}, Maximum Gap: {max_val}')

构建灰关联系数向量
基于前面得到的结果进一步形成最终所需的灰关联系数表达式，并据此得出每一对对比项间的关系强度系数。
rho = 0.5 # Resolution coefficient
gray_corr_coef = (min_val + rho * max_val) / (diffs.T + rho * max_val)
average_corr = gray_corr_coef.mean(axis=1)

result = pd.DataFrame({
'variable': ['var_1', 'var_2'],
'correlation_coefficient': average_corr,
})
print(result.set_index('variable'))

# 输出形似如下表格形式展示结果：
# correlation_coefficient
# variable
# var_1 some_value_for_var1
# var_2 some_value_for_var2

此过程展示了如何使用Python编程语言完成一次完整的灰色关联分析流程。当然实际应用中还需要考虑更多细节问题比如异常检测、缺失值填补等预处理工作以确保模型准确性。