灰色关联度的python代码
时间: 2023-07-10 22:25:01 浏览: 61
以下是使用Python实现灰色关联度分析的代码示例:
```python
import numpy as np
def normalization(data):
"""
数据标准化处理
"""
_range = np.max(data) - np.min(data)
return (data - np.min(data)) / _range
def gray_relation(x, y):
"""
计算两个序列的灰色关联度
"""
x = normalization(x)
y = normalization(y)
n = len(x)
delta = np.abs(x - y)
delta_max = np.max(delta)
if delta_max == 0:
return 0
else:
return (delta_max - delta).sum() / ((n - 1) * delta_max)
def gray_matrix(data):
"""
计算灰色关联矩阵
"""
n, m = data.shape
matrix = np.zeros((m, m))
for i in range(m):
for j in range(m):
matrix[i][j] = gray_relation(data[:,i], data[:,j])
return matrix
def gray_weight(matrix):
"""
计算灰色关联权重
"""
m = matrix.shape[0]
sum_col = np.sum(matrix, axis=0)
weight = (m * sum_col) / np.sum(sum_col)
return weight
# 测试代码
if __name__ == "__main__":
data = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
matrix = gray_matrix(data)
weight = gray_weight(matrix)
print(matrix)
print(weight)
```
代码中,`normalization`函数用于对数据进行标准化处理,`gray_relation`函数用于计算两个序列的灰色关联度,`gray_matrix`函数用于计算灰色关联矩阵,`gray_weight`函数用于计算灰色关联权重。在测试代码中,使用一个4行3列的数据矩阵进行测试,输出灰色关联矩阵和灰色关联权重。