一、应用灰色关联分析法通过研究数据关联性大小（母序列与特征序列之间的关联程度），通过关联度（即关联性大小）进行度量数据之间的关联程度，从而辅助决策的一种研究方法。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘灰色关联分析’按钮。如下图（2）拖拽数据后选择标准化方式最后点击开始分析PS：若有需要拖拽数据时，不要忘记下方的参考值。三、SPSSAU分析步骤四、案例背景当前公司研究国内生产
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像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,效果请见实现作者提醒：部分读者反应在某些情况下与MATLAB自带灰色关联分析结果有较大差距，目前作者尚未对此问题进行检验，请谨慎使用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
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2023-08-24 14:55:07
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使用python实现灰色关联分析及其可视化在这里总结一下的数学建模常用的几种模型评估方法，这里讲的是使用python的Pandas库和高效的Numpy科学计算库实现。如果想看用Python实现的模型的灵敏度分析，可以看我上一篇博文，传送门: 模型灵敏度分析及可视化. 下面将详细介绍灰色关联度分析并一个实例结束文章。灰色关联分析法简介灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定
关联规则算法Apriori以及FP-growth学习最近选择了关联规则算法进行学习，目标是先学习Apriori算法，再转FP-growth算法，因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP，随笔用于边学边记录，完成后再进行整理一、概述关联规则是一种常见的推荐算法，用于从发现大量用户行为数据中发现有强关联的规则。常用于回答“那些商品经常被同时购买”的问题，最经典的用途就是“购物篮分析”，也就是“
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2023-07-09 10:52:41
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灰色关联法如何进行？一、说明灰色关联分析法通过研究数据关联性大小（母序列与特征序列之间的关联程度），通过关联度（即关联性大小）进行度量数据之间的关联程度，从而辅助决策的一种研究方法。二、灰色关联法步骤灰色关联法通常包括以下五步：1、确定母序列和特征序列。母序列：首先明确母序列（参考序列），母序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，也可根据评价目的选择其它参照值。特征序列
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2023-08-01 18:08:49
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灰色关联度matlab源程序(完整版)最近几天一直在写算法，其实网上可以下到这些算法的源程序的，但是为了搞懂，搞清楚，还是自己一个一个的看了，写了，作为自身的积累，而且自己的的矩阵计算类库也迅速得到补充，以后关于算法方面，基本的矩阵运算不用再重复写了，挺好的，是种积累，下面把灰关联的matlab程序与大家分享。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的
灰色关联分析一.概述二.应用一：进行系统分析1.画出统计图2.确定分析数列3.对变量进行预处理4.计算子序列中各个指标与母序列的关联系数5.求出每列平均值就是灰色关联度6.通过比较三个子序列和母序列的关联度可以得到结论三.讨论四.用于综合评价问题1.题目2.过程3.图像4.代码 一.概述二.应用一：进行系统分析1.画出统计图 分析：2.确定分析数列3.对变量进行预处理目的：去除量纲缩小变量范围简
目录1.简介2.算法详解2.1 指标正向化及标准化2.2 找到最大最小参考向量2.3 计算与参考向量的相关系数2.4 求评分3.实例分析3.1 读取数据3.2 数据标准化3.3 得到最大最小参考行3.4 与最大值的灰色相关系数3.5 与最小值的灰色相关系数3.6 计算综合评分 完整代码1.简介2.算法详解2.1 指标正向化及标准化&nbs
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2023-12-19 19:36:52
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# 项目方案：基于Python的灰色关联分析系统
## 1. 项目背景
灰色关联分析是一种用于研究两个或多个变量之间相关性的方法，尤其适用于缺乏数据的情况下。Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们实现灰色关联分析。
## 2. 项目目标
开发一个基于Python的灰色关联分析系统，可以对给定的数据进行灰色关联分析，并输出相关分析结果。
## 3. 技术方案
### 3.1 数据
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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## 灰色关联分析及其在Python中的应用
### 什么是灰色关联分析？
灰色关联分析是一种用于研究不同因素之间关联程度的方法，它可以帮助我们找到不同因素之间的联系并进行排名。在实际应用中，灰色关联分析常常用于数据挖掘、预测和决策支持等领域。
### 灰色关联分析的原理
灰色关联分析的原理基于灰色系统理论，它将关联度分为强度关联和弱关联。当两个因素之间的关联度越高，说明它们之间的关联越强。通
本文参考的是司守奎，孙兆亮主编的数学建模算法与应用（第二版）灰色关联分析不仅能够用做关联分析，也能够用于评价。 其具体分析步骤如下：第一步，需要确定评价对象和参考数列。评价对象一般指的就是待分析的各个特征组，例如需要评价一个同学的成绩，那么他的语文成绩、数学成绩、英语成绩等就是一个特征组，即一个评价对象。参考数列有两种选择，一种是从各个特征组中抽取出各自特征最优的值，构成一个虚拟的最优方案，并将此
# 实现灰色关联分析的Python代码教程
灰色关联分析是一种用于分析系统中各因素之间关联度的方法。在许多领域，包括经济学、管理学等，它都被广泛运用。本文将指导你如何用Python实现灰色关联分析，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现灰色关联分析的步骤详解：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
# Python实现灰色关联分析
在数据分析中，灰色关联分析是一种用于研究系统各因素之间关系的方法。对于初学者来说，了解如何在Python中实现该算法是提升数据分析能力的一个重要步骤。本文将为你提供一个完整的步骤流程，并教会你如何实现灰色关联算法。
## 实现流程
以下是实现灰色关联算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
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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灰色关联分析 -（GRA）算法1.灰色关联分析属于评价决策类算法范畴2.灰色关联分析属于多因素统计分析范畴。3.对研究对象的关系不明确，只能通过表面（部分）信息进行推测，这种系统称之为灰色系统。4.研究不同对象某些特征的相似度，关联情况称之为关联分析。算法步骤确定是否研究某因子是否受到系统其他因子影响因子数据的 均值化或者初始化（这里理解为数据预处理，进行无量纲化）。获取研究因子与被研究因子 差值
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2023-12-12 08:42:18
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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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function [y] = relevancy( refer,compare,p,rank)
%refer参考数列(行向量)，compare比较数列
%p为分辨系数，默认为0.5
%rank为列向量，反映参考数列与比较数列同增同减时是相关还是不相关
%rank为1表示同增同减时是相关（默认），rank为0表示同增同减时是不相关
%y返回一个反映关联度的列向量
[a,b]=size(compare
1. 关于灰色关联分析1.1. 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。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
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2023-10-10 15:00:55
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文章目录前言一、灰色关联分析步骤1：对数据进行的分析步骤2：确定母序列、子序列步骤3：预处理步骤4：计算灰色关联系数步骤5：计算灰色关联度二、灰色关联综合评价总结 前言“对于一个系统而言（y），哪些是主要影响因素（x1）？哪些是相对次要的（x2）？哪些对系统发展起抑制作用（x3）？哪些对系统起促进作用（x4）？…又该怎么更好地去评价这些影响因素对于系统的影响。” 对于这个问题的思考，除了第一时间
