灰色关联度matlab程序代码

灰色关联度是一种用于分析数据之间关联度的方法，可以用于数据挖掘、预测等领域。Matlab代码实现如下：

clear
clc
data = [1 2 4 7 11; 2 4 6 8 10; 3 5 8 11 14; 4 7 10 13 16]; % 数据矩阵
[m, n] = size(data);
r = min(data,[],2)./max(data,[],2); % 数据标准化
k = 0.5; % 分辨系数
for i = 1:m
    for j = 1:m
        temp = 0; % 用于计算关联系数
        for s = 1:n
            temp = temp + abs(r(i,s)-r(j,s))/(k+abs(r(i,s)-r(j,s)));
        end
        G(i,j) = temp/n; % 灰色关联系数矩阵
    end
end
G = G'; % 调整矩阵

其中，data为原始数据矩阵，r为标准化后的数据矩阵，k为分辨系数，G为灰色关联系数矩阵。

相关问题

灰色关联度MATLAB代码

下面是一个示例的灰色关联度（Grey Relational Analysis）的MATLAB代码：

function grey_relational_analysis(data)
    % 数据归一化
    normalized_data = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));
    
    % 确定参考序列
    reference_sequence = normalized_data(:, 1);
    
    % 计算关联系数
    num_criteria = size(data, 2);
    grey_relational_coefficients = zeros(1, num_criteria);
    
    for i = 2:num_criteria
        compared_sequence = normalized_data(:, i);
        difference = abs(reference_sequence - compared_sequence);
        max_difference = max(difference);
        grey_relational_coefficients(i) = max_difference ./ difference;
    end
    
    % 输出关联系数
    disp("灰色关联系数:");
    disp(grey_relational_coefficients);
end

使用方法：
1. 将需要进行灰色关联度分析的数据保存为一个矩阵，每一列代表一个指标，每一行代表一个样本。
2. 调用 `grey_relational_analysis(data)` 函数，其中 `data` 是你的数据矩阵。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据具体的问题进行适当的修改和调整。

灰色关联度模型matlab代码

灰色关联度模型（Gray Relational Analysis，GRA）是一种基于灰色理论的数据分析方法，在多指标决策分析中被广泛应用。下面是一个基于MATLAB的简单实现示例：

% 输入数据矩阵，每一行表示一个指标序列
X = [4 7 11 15; 6 9 13 18; 5 8 12 17; 3 6 10 14];

% 灰色关联度分析模型函数
function [rho, rg] = gray_relation(X)
    [n, m] = size(X);   % 计算数据矩阵的行数和列数
    X0 = min(X, [], 2); % 对每行数据取最小值
    Xmax = max(X, [], 2);   % 对每行数据取最大值
    Xmin = min(X, [], 2);   % 对每行数据取最小值

    % 计算相对关联度
    for i = 1:n
        for j = 1:m
            if Xmax(i) == Xmin(i)
                rg(i, j) = 1;
            else
                rg(i, j) = (X0(i) - X(i, j)) / (Xmax(i) - Xmin(i));
            end
        end
    end

    % 计算关联度
    rho = mean(rg, 2);
end

% 调用灰色关联度分析模型函数并输出结果
[rho, rg] = gray_relation(X);
disp("灰色关联度分析结果：");
disp(rho);

以上代码中，灰色关联度分析模型函数`gray_relation`接受一个数据矩阵`X`作为输入，在函数内部通过最大最小归一化处理，然后计算相对关联度（`rg`）和关联度（`rho`）。

在此示例中，输入数据矩阵`X`表示了4个指标的序列，每一行代表一个指标序列。通过调用`gray_relation`函数，可以得到每个指标序列的关联度`rho`。最后，将结果通过`disp`函数输出。

需要注意的是，以上示例只是灰色关联度模型的简单实现，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。