—————————————————————————————— 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
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2024-08-15 16:08:20
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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
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2023-11-25 14:44:55
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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
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2023-10-10 21:12:39
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@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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# Python灰色关联度：探索数据关系
在数据分析和建模的过程中，我们常常需要寻找变量之间的关联性。灰色关联度是一个有效的方法来评估系统中不同因素之间的关系。本文将介绍什么是灰色关联度，以及如何在Python中实现它。文中还将包含代码示例和甘特图，以便更好地说明我们的过程。
## 什么是灰色关联度？
灰色关联度源于灰色系统理论，能够用于描述和分析系统中各要素间的关系强度。它通过计算变量之间
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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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
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2023-10-13 13:43:44
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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
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2024-02-23 18:46:11
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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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# 灰色关联度 Python代码实现
## 概述
灰色关联度是一种用于研究多个因素对某一指标影响程度的方法，它可以量化不同因素对结果的贡献程度。本文将介绍如何使用Python实现灰色关联度分析。
## 流程
下面是实现灰色关联度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 级比校验 |
| 3 | 灰色关联度计算 |
| 4 | 结
原创
2023-08-12 09:57:15
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# 灰色关联度分析在 Python 中的实现
灰色关联度分析是一种用于研究事物之间关系的方法，广泛应用于多个领域的数据分析中。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在 Python 中实现灰色关联度分析。以下是我们将遵循的流程：
| 步骤 | 任务 |
|------------|-------------------------|
| 第一步
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
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2024-08-07 16:11:48
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# 在 Python 中实现灰色关联度的步骤与代码示例
灰色关联度是一种用于多变量分析的方法，通常用于评估某个特征与其他特征之间的关联关系。本文将教你如何在 Python 中实现灰色关联度计算。
## 实现步骤
以下是实现别灰色关联度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|--------|--------------
原创
2024-09-08 05:42:40
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# Python计算灰色关联度
## 整体流程
首先，我们需要了解灰色关联度的概念。灰色关联度是一种用于分析不同因素之间关联程度的方法，通常用于数据挖掘和分析中。在Python中，我们可以使用一些库来计算灰色关联度，例如`pandas`和`numpy`。
下面是计算灰色关联度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 数据预处理
原创
2024-06-09 03:48:01
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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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灰色关联度算法
原创
2021-07-09 14:56:31
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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相对来说更有关系，而哪个因素相对关系弱一点，依次类推，把这些因素排个序，得到一个分
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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一，预备（1）无量纲化处理技术二，灰色关联的步骤通过对某健将级女子铅球运动员的跟踪调查，获得其 1982 年至 1986 年每年好成绩及16 项专项素质和身体素质的时间序列资料，见表 2，试对此铅球运动员的 专项成绩进行因素分析。（1）选取参考，比较数列并无量纲化处理第一行铅球专项成绩数列为参考列，其余为比较数列 无量纲化处理： 原始数列的初始化数列对于前 15 个数列， 随着时间的增加，数值的增
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2023-10-21 22:51:04
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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
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2023-10-24 08:35:36
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