已知10个解释变量和1个被解释变量，用灰色关联度分析方法特征选择，计算各指标关联度值python代码

灰色关联度分析方法特征选择可以使用 `greycomatrix` 和 `greycoprops` 函数来计算各指标之间的关联度。

以下是计算灰色关联度的Python代码：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

# 数据准备
X = np.random.rand(100, 10)  # 10个解释变量
y = np.random.rand(100, 1)   # 1个被解释变量

# 灰度级数为8，最大灰度值为1
gray_levels = 8
max_gray_value = 1

# 计算灰度共生矩阵
graycomatrices = []
for i in range(X.shape[1]):
    graycomatrices.append(greycomatrix(X[:, i], distances=[1], angles=[0], levels=gray_levels, symmetric=True, normed=True))

# 计算灰度共生矩阵的相关性指标
correlation_props = []
for i in range(X.shape[1]):
    correlation_props.append(greycoprops(graycomatrices[i], 'correlation'))

# 计算各指标的关联系数
corr_coeffs = []
for i in range(X.shape[1]):
    corr_coeffs.append(np.abs(np.corrcoef(correlation_props[i], y.T)[0, 1]))

print(corr_coeffs)

这段代码中，我们使用 `numpy` 生成了一个随机的 $100 \times 10$ 的数据矩阵 `X` 和一个相应的 $100 \times 1$ 的目标变量向量 `y`。然后，对于每一个解释变量，我们分别计算了它们的灰度共生矩阵，并从中提取了相关性指标。最后，我们计算了每一个指标与目标变量的关联系数，得到了各指标的关联度值。