python灰色关联度代码
时间: 2024-03-10 07:42:42 浏览: 25
Python中的灰色关联度分析是一种用于处理数据的方法,它可以用来评估不同变量之间的相关性。下面是一个简单的Python代码示例,用于计算两个变量之间的灰色关联度:
```python
import numpy as np
def gray_relation(x, y):
# 数据标准化
x = (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))
y = (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))
# 灰色关联度计算
d = np.abs(x - y)
c = np.max(d)
rho = 0.5 # 灰色关联度分辨系数,可根据实际情况调整
return (c + rho * d) / (c + d)
# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
# 计算灰色关联度
result = gray_relation(x, y)
print(result)
```
在上述代码中,我们首先对输入的两个变量进行了数据标准化,然后计算了灰色关联度。最后打印出了计算结果。
相关问题
python灰色关联度分析代码
灰色关联度分析是一种基于灰色系统理论和相关度分析的方法,用于分析变量之间的关联程度。下面是一个基于Python实现的灰色关联度分析代码示例:
```python
import numpy as np
# 输入数据矩阵
X = np.array([
[5, 3, 6, 4, 5],
[4, 2, 5, 3, 4],
[5, 4, 6, 4, 5],
[4, 3, 5, 2, 4],
[5, 4, 6, 4, 5]
])
# 灰色关联度计算函数
def grey_correlation(x, y):
# 求出序列x和序列y的最小值和最大值
x_min, x_max = np.min(x), np.max(x)
y_min, y_max = np.min(y), np.max(y)
# 归一化处理
x_norm = (x_max - x) / (x_max - x_min)
y_norm = (y_max - y) / (y_max - y_min)
# 计算绝对值差
delta = np.abs(x_norm - y_norm)
# 求出delta的平均值
delta_bar = np.mean(delta)
# 计算关联度
return 1 - delta_bar
# 计算灰色关联度矩阵
n = X.shape[1]
C = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
C[i][j] = grey_correlation(X[:, i], X[:, j])
print(C)
```
代码中,输入数据矩阵X的每一列代表一个变量,每一行代表一个样本。grey_correlation函数用于计算两个序列的灰色关联度,C矩阵为灰色关联度矩阵,其中C[i][j]表示第i个变量和第j个变量之间的灰色关联度。
灰色关联度Python代码
当涉及到灰色关联度分析,可以使用以下的Python代码来计算:
```python
import numpy as np
def gray_relation(X, Y):
"""
计算灰色关联度
:param X: 输入序列X
:param Y: 输入序列Y
:return: 灰色关联度
"""
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)
n = len(X)
# 归一化处理
X_ = X / X[0]
Y_ = Y / Y[0]
# 计算关联系数
rho = np.zeros(n)
for i in range(n):
rho[i] = np.min(np.abs(X_ - Y_[i]))
# 灰色关联度
relation = 1 - rho / np.max(rho)
return relation
```
使用示例:
```python
X = [4, 6, 8, 10, 12]
Y = [3.5, 5.5, 7, 9, 11]
relation = gray_relation(X, Y)
print(relation)
```
运行上述代码,将输出灰色关联度的结果。
注意:此处给出的是灰色关联度的基本计算方法,实际应用中可能会有不同的变体或改进。