python灰色关联度代码

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：

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：

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。

python灰色关联度

Python中的灰色关联度（Grey Relational Analysis）是一种多指标决策方法，用于计算不同指标之间的相对重要性。它基于灰色系统理论，可以用于分析多个指标对某一目标的影响程度，并给出每个指标对目标的贡献度。其核心思想是将各指标归一化后进行比较，从而得到它们之间的相对权重。

在Python中，可以使用第三方库pyGRA进行灰色关联度分析。该库提供了多个函数，包括数据归一化、灰色关联度计算等，可以方便地进行灰色关联度分析。

以下是一个简单的示例代码，用于计算三个指标对某一目标的灰色关联度：

import pyGRA

# 原始数据
data = [
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4],
    [3, 4, 5],
    [4, 5, 6],
    [5, 6, 7]
]

# 数据归一化
norm_data = pyGRA.normalize(data)

# 计算灰色关联度
gra = pyGRA.gra(norm_data)

# 输出每个指标对目标的贡献度
for i, g in enumerate(gra):
    print(f"指标{i+1}的贡献度为：{g}")

这段代码中，首先定义了一个原始数据矩阵，包含5个样本和3个指标。然后使用pyGRA库中的normalize函数对数据进行归一化处理，接着使用gra函数计算灰色关联度，并输出每个指标对目标的贡献度。