灰色关联分析python代码

当然，我可以为您提供一个简单的灰色关联分析的Python代码示例。灰色关联分析是一种用于处理具有少量数据或者不完整数据的分析方法，用于找出变量之间的关联性。下面是一个基本的示例：

import numpy as np

# 定义数据集
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
              [2, 3, 4, 5, 6],
              [3, 4, 5, 6, 7],
              [4, 5, 6, 7, 8]])

Y = np.array([6, 7, 8, 9])

# 数据预处理，进行数据归一化
def normalize(X):
    X_min = X.min(axis=1)
    X_max = X.max(axis=1)
    X_norm = (X - X_min[:,np.newaxis]) / (X_max - X_min)[:,np.newaxis]
    return X_norm

# 灰色关联度计算
def grey_relation_coefficient(X, Y):
    X_norm = normalize(X)
    Y_norm = normalize(Y)

    n = len(X)
    m = len(X[0])

    delta_X = np.zeros((n,m))
    for i in range(1, n):
        for j in range(m):
            delta_X[i][j] = abs(X_norm[i][j] - X_norm[0][j])

    delta_Y = np.zeros((n))
    for i in range(n):
        delta_Y[i] = abs(Y_norm[i] - Y_norm[0])

    rho = np.zeros((n))
    for i in range(n):
        rho[i] = min([delta_X[i][j]/delta_Y[j] for j in range(m)])
    return rho

# 执行灰色关联分析
result = grey_relation_coefficient(X, Y)

# 输出结果
print("灰色关联结果：", result)

这段代码实现了一个简单的灰色关联分析，包括数据预处理和关联度计算。您可以根据自己的需求修改数据集和参数，以适应您的具体场景。希望这个示例对您有所帮助！