记录一下建模学习笔记灰色关联分析作用灰色关联分析主要有两个作用，一是进行系统分析，判断影响系统发展的因素的重要性。第二个作用就是用于综合评价问题，给出研究对象或者方案的优劣排名。灰色关联分析原理在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间
1.系统分析%%灰色关联分析用F系统分析例题的讲解clear,clcload gdp.mat %导入数据一个64的矩阵I%不会导入数据的同学可以看看第二讲topsis模型，我们也可以自己在工作区新建变量并把Excel的数据粘贴过来%注意Matlab的当前文件夹一定要切换到有数据文件的这个文件夹内Mean = mean(gdp);%求出每一列的均值以供后续的数据预处理gdp = gdp ./ rep
什么是灰色关联分析灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。通常可以运用此方法来分析各个因素对于结果的影响程度，也可以运用此方法解决随时间变化的综合评价类问题，其核心是按照一定规则确立随时间变化的母序列，把各个评估对象随时间的变化作为子序列，求各个子序列与母序列的相
@目录1.释名2.举例3.操作步骤与原理详解4.总结5.附录：MATLAB代码1.释名灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA），是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱，再直白一点，就是说：我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关的，那么我们想知道这个指标与其他哪个因素
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2023-08-09 23:27:52
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一、灰色关联模型1.1 灰色关联分析模型概述灰色关联分析是一种多因素统计方法，是灰色系统理论的一个重要分支。与传统的多因素统计方法（回归分析、方差分析等）相比，灰色关联分析对样本量的多少和样本有无明显的规律要求较低，且计算量小，通常不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，因此应用十分广泛。其基本思想是通过计算主因子序列和每个行为因子序列之间的灰色关联度，来判断因子之间关系的强度、大小和顺序。主因
之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接想Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者
目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介对红酒质量指标数据进行灰色关联分析，首先进行数据标准化，然后计算关联系数矩阵和平均综合关联度
程序输入：第一列为母序列的指标矩阵
程序输出：关联度矩阵灰色关联分析方法(GRA)，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。程序/数据集下载代码分析导入模块、路径# -*- coding: utf-8 -*-
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2023-07-28 19:13:38
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文章目录一、学习内容：二、学习时间：三、学习产出：3.1 灰色关联分析基本思想3.2 运用灰色关联分析的基本步骤3.3 灰色关联分析代码实现(Matlab)3.3.1 应用一：分析产业对GDP的影响程度3.3.2 应用二：灰色关联分析评价河流情况3.4 补充：如何导入数据3.5 总结 一、学习内容：灰色关联分析的基本思想运用灰色关联分析的基本步骤灰色关联分析代码实现(Matlab)二、学习时间：
7.2.2 灰色关联度分析需求：按照灰色关联度的分析方法，对数据指标进行分析解决方法：通过P
原创
2023-02-21 09:33:35
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利用灰色关联分析的步骤是：1．根据分析目的确定分析指标体系，收集分析数据。设n个数据序列形成如下矩阵：其中m为指标的个数，2．确定参考数据列参考数据列应该是一个理想的比较标准，可以以各指标的最优值(或最劣值)构成参考数据列，也可根据评价目的选择其它参照值．记作3．对指标数据进行无量纲化由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰
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2023-08-13 09:40:43
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文章目录灰色关联分析的应用灰色关联分析的基本思想灰色关联系统分析步骤（重点）灰色关联分析综合评价的步骤（重点）母序列有多个指标时如何使用灰色关联系统分析灰色关联分析的适用情况 灰色关联分析的应用灰色关联分析的两大应用是系统分析和综合评价。系统分析是指对于给定的系统的影响因素，求出不同影响因素对系统影响力的大小和正负相关性（可以用于自变量筛选）；综合评价是指根据具有不同权重的一系列评价指标选择合适
灰色关联分析用于系统分析实例1
介绍：灰色关联分析是一种根据自变量图形与因变量图形的相似度进行判断相关性的一种方法
% 导入数据 一个6*4的矩阵
• load gdp.mat
%我们也可以自己在工作区新建变量X，把Excel的数据粘贴过来
% 注意Matlab的当前文件夹一定要切换到有数据文件的这个文件夹内 Mean = mean(gdp); % 求出每一列的均值以供后续的数据预处理（
目录1.简介2.算法详解2.1 数据标准化2.2 计算灰色相关系数2.3 计算灰色关联度系数 3.实例分析3.1 读取数据3.2 数据标准化3.3 绘制 x1,x4,x5,x6,x7 的折线图3.4 计算灰色相关系数完整代码1.简介 对于两个系统之间的因素，其随时间
文章目录一、代码二、数据集（data.csv）三、运行结果 一、代码# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
Time: 2022/9/4 21:15
Author: Yan Fanyu
Version: V 0.1
File: main.py
Describe: Github link: https://github.com/YanFanYu2001
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2023-07-07 00:24:53
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—————————————————————————————— 文章目录1、概述2、代码复现3、Python实现+可视化 1、概述灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。简介：灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首创的一种系统科学理论(Grey Theory)，其中
# 灰色关联度分析Python代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够分享如何使用Python实现灰色关联度分析。灰色关联度分析是一种用于评估系统内部各因素之间关联程度的方法，广泛应用于经济、社会、工程等领域。本文将详细介绍灰色关联度分析的流程、代码实现以及相关注释。
## 灰色关联度分析流程
首先，让我们通过一个表格来了解灰色关联度分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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最好评价对象的各指标中值。2．对指标...
原创
2023-02-19 10:25:00
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目录确定分析序列 数据预处理 计算子序列中各个指标与母序列的关联系数 计算灰色关联度 讨论 代码展示：size函数：两个系统之间的因素，随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。两个因素变化即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，根据因素之间发展趋势的相似相异程度，为衡量因素间关联程度提供了量化
对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。实现步骤数列无量纲化处理 由于原始数据指标的量纲不同，因此对其进行统一的无量纲化数据处理使其具
什么时候用灰色关联分析？灰色关联分析 是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法 【若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低】当样本个数 n 较大时，用标准化回归（第7讲学），当样本个数 n 较少时，用灰色关联分析灰色关联分析的顺序① 正向化（若已经全是极大型 则不需要）② 预处理（每一个元素都被预处
