模糊灰色关联度MATLAB代码

以下是一个简单的使用MATLAB实现模糊灰色关联度分析的示例代码：

% 准备数据
data = [
    3, 5, 7, 9;
    6, 8, 7, 6;
    9, 4, 7, 5;
    7, 6, 8, 4;
    5, 7, 6, 5
];

% 数据标准化
norm_data = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 2)
    norm_data(:, i) = (data(:, i) - min(data(:, i))) / (max(data(:, i)) - min(data(:, i)));
end

% 计算关联度矩阵
relation_matrix = zeros(size(data, 1), size(data, 1));
for i = 1:size(data, 1)
    for j = 1:size(data, 1)
        relation_matrix(i, j) = sum(min(norm_data(i, :), norm_data(j, :)));
    end
end

% 计算模糊关联度
fuzzy_relation = zeros(size(data, 1), 1);
for i = 1:size(data, 1)
    fuzzy_relation(i) = sum(relation_matrix(i, :)) / (size(data, 1) - 1);
end

% 排序
[sorted_relation, index] = sort(fuzzy_relation, 'descend');

% 输出结果
disp('模糊关联度排序结果：');
for i = 1:size(data, 1)
    fprintf('对象 %d：%.4f\n', index(i), sorted_relation(i));
end

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。此外，还可以使用模糊数学库（如Fuzzy Logic Toolbox）来简化模糊关联度的计算过程。