有4个评价指标，4605个样本，用模糊评价分析模型写一段matlab代码

好的，下面是一段使用模糊评价分析模型进行数据分析的 MATLAB 代码：

% 假设我们有4个评价指标，4605个样本，存储在一个矩阵中，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个评价指标
data = ... % 填写数据矩阵

% 定义模糊评价指标的划分函数
% 假设第1个评价指标的划分函数为[0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]，表示为"非常差 差 较差 中等 较好 好 非常好"
fuzzify1 = @(x) trimf(x, [0 0 1]);
fuzzify2 = @(x) trimf(x, [0 1 2]);
fuzzify3 = @(x) trimf(x, [1 3 5]);
fuzzify4 = @(x) trimf(x, [4 6 8 10]);

% 根据定义的划分函数，对每个评价指标进行模糊化
fuzzydata = [fuzzify1(data(:,1)) fuzzify2(data(:,2)) fuzzify3(data(:,3)) fuzzify4(data(:,4))];

% 定义评价指标之间的关系矩阵，假设其为对称矩阵
relation = eye(4);

% 对每个样本进行模糊综合评价
results = zeros(size(fuzzydata, 1), 1);
for i = 1:size(fuzzydata, 1)
    % 对第i个样本进行模糊综合评价
    weightedfuzzydata = bsxfun(@times, fuzzydata(i,:), relation); % 加权
    aggregatedfuzzydata = max(weightedfuzzydata, [], 2); % 聚合
    result = defuzzify(aggregatedfuzzydata, 'centroid'); % 去模糊化
    results(i) = result;
end

% 对所有样本排序，输出排名前10的样本编号
[~, indices] = sort(results, 'descend');
top10 = indices(1:10);
disp(top10);

这段代码中，我们首先对每个评价指标进行了模糊化，然后定义了评价指标之间的关系矩阵。接着，对每个样本进行了模糊综合评价，得到了一个综合评价得分，最后对所有样本进行排序，输出排名前10的样本编号。请根据具体问题修改数据矩阵、划分函数和关系矩阵。