灰色关联分析法matlb 代码

灰色关联分析法是一种定量分析方法，用于研究影响因素之间的相关性。下面是一段Matlab代码实现灰色关联分析法：

% 输入数据矩阵
X = [3 5 7 9 11; 6 8 10 12 14; 5 6 7 8 9];

% 归一化处理
for i = 1:size(X,1)
    X(i,:) = X(i,:) / max(X(i,:));
end

% 确定参考序列
ref = [0.5 0.3 0.2 0.1 0];

% 计算关联系数
for i = 1:size(X,1)
    for j = 1:size(X,2)
        r(i,j) = min([X(i,j), ref(j)]) / max([X(i,j), ref(j)]);
    end
end

% 计算灰色关联度
for i = 1:size(X,1)
    g(i) = sum(r(i,:)) / size(X,2);
end

% 输出结果
disp(g);

以上代码中，输入数据矩阵X包含三个影响因素，每个因素有五个取值。代码首先进行归一化处理，然后确定参考序列ref，计算关联系数r和灰色关联度g。最后输出灰色关联度g。

相关问题

灰色关联分析法 matlab

灰色关联分析法是一种用于处理不完全信息、具有不确定性的数据的分析方法。它可以用于找出变量之间的关联程度，并进行预测和决策。

在MATLAB中，可以使用以下步骤进行灰色关联分析法的实现：

1. 准备数据：将需要分析的数据准备好，并按照一定的指标或因素进行归一化处理。

2. 计算关联系数：使用灰色关联度模型，计算每个样本与其他样本的关联系数。可以使用MATLAB中的相关函数，如corrcoef()或corr()来计算相关系数。

3. 确定关联系数权重：根据关联系数的大小确定权重系数。可以根据具体情况选择不同的确定权重方法，如最大值法、平均值法等。

4. 计算综合关联度：将各个因素的关联系数与权重相乘，并求和得到综合关联度。可以使用MATLAB中的矩阵运算来实现这一步骤。

5. 排序和评价：根据综合关联度对样本进行排序，并评价各个因素对目标的贡献程度。

需要注意的是，灰色关联分析法的具体实现可以根据具体情况进行调整和修改。以上只是一种常见的实现方式，您可以根据自己的需求进行适当调整。

灰色关联分析法matlab

灰色关联分析是一种用于衡量因素相关程度的方法，在MATLAB中可以使用灰色关联分析法进行计算。具体的算法步骤如下：
1. 首先，读取数据并进行数据标准化。使用mapminmax函数将数据标准化到指定的区间。
2. 绘制需要进行灰色关联分析的因素的折线图。这里以x1、x4、x5、x6、x7作为例子。
3. 计算灰色关联系数。首先，计算其他列和参考列之间差值的绝对值。然后，计算绝对值矩阵的全局最大值和最小值。
4. 根据分辨系数，计算灰色关联矩阵。分辨系数一般取0.5。
5. 计算灰色关联度。对灰色关联矩阵进行求平均操作，得到各列与参考列之间的灰色关联度。

以上就是使用灰色关联分析法进行计算的MATLAB代码段。