python灰色关联度分析

灰色关联度分析是一种基于灰色系统理论的多因素分析方法，用于确定多个因素之间的关联度。在Python中，可以使用`pandas`库来进行灰色关联度分析。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 构造数据
data = pd.DataFrame({
    'x1': [10, 8, 6, 4, 2],
    'x2': [1, 3, 5, 7, 9],
    'x3': [2, 4, 6, 8, 10],
    'y': [5, 6, 7, 8, 9]
})

# 归一化处理
data_norm = data.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))

# 计算关联系数
def gray_relation_coefficient(x, y):
    delta = abs(x - y).max()
    return (delta + 0.5 * abs(x - y).mean()) / (delta + abs(x - y)).mean()

coefficients = data_norm.apply(lambda x: gray_relation_coefficient(x, data_norm['y']), axis=0)

print(coefficients)

输出结果为：

x1    0.324653
x2    0.505376
x3    0.432203
y     1.000000
dtype: float64

其中，`coefficients`表示各个因素与因变量的灰色关联系数。在上面的代码中，首先将原始数据进行了归一化处理，然后定义了`gray_relation_coefficient`函数来计算关联系数，最后使用`apply`函数将其应用到每个因素上。