灰色关联 matlab

灰色关联分析是一种用于分析数据相关性的方法，它可以衡量不同变量之间的关联程度。在Matlab中，可以使用灰色关联分析法来计算灰色关联度。

首先，需要读取数据并进行标准化处理。可以使用`xlsread`函数读取Excel文件中的数据，并使用`mapminmax`函数将数据标准化到指定的区间。

接下来，可以绘制变量之间的折线图，使用`plot`函数绘制每个变量的折线图，并使用`hold on`函数保持图形。

然后，可以计算灰色相关系数。首先，计算其他列与参考列的差值的绝对值，并将其存储在一个矩阵中。然后，计算绝对值矩阵的全局最大值和最小值。最后，根据公式计算灰色关联矩阵，并计算平均值作为灰色关联度。

最后，使用`disp`函数输出计算得到的灰色关联度。

以下是一个示例的Matlab代码实现：

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
for i = 4:7
    data1(:,i) = abs(data1(:,i) - data1(:,1));
end
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)

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的数据和需求进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [灰色关联法 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/123121295)[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]
- *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 ]