灰色关联评价模型 Python 实现
灰色关联评价模型是一种用于分析不同变量之间关联程度的方法，通过对数据进行灰色关联度计算，可以评估变量之间的关联性，并找出影响因素之间的重要性。在本文中，我们将介绍灰色关联评价模型的原理，并使用 Python 实现一个简单的示例。
灰色关联评价模型原理
灰色关联评价模型是一种通过比较序列之间的相似性或相关性，来分析它们之间的联系的方法。在这个模型中，我们首先需要将原始数据序列做标准化处理，然后计算各个序列之间的关联度，最终得出各个因素对结果的影响程度。
灰色关联评价模型 Python 实现
下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Python 实现灰色关联评价模型：
import numpy as np
# 定义数据
data = np.array([[80, 85, 90, 95, 100],
[70, 75, 80, 85, 90],
[60, 65, 70, 75, 80]])
# 数据标准化
def normalization(data):
return (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
norm_data = normalization(data)
# 计算关联系数
def grey_relation_coefficient(x, y):
d = np.abs(x - y).max()
c = 0.5
return c / (d + c)
# 计算关联矩阵
def grey_relation_matrix(data):
n = len(data)
m = len(data[0])
matrix = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
for j in range(m):
matrix[i][j] = grey_relation_coefficient(data[i], data[j])
return matrix
relation_matrix = grey_relation_matrix(norm_data)
# 计算关联度
def grey_relation_evaluation(matrix):
return np.mean(matrix, axis=1)
evaluation = grey_relation_evaluation(relation_matrix)
print(evaluation)
在上面的代码中，我们首先定义了一个包含原始数据的 numpy 数组，然后对数据进行标准化处理。接着我们定义了计算关联系数、关联矩阵和关联度的函数，并将其应用到我们的数据上。最终我们得到了各个因素的关联度评价结果。
流程图
flowchart TD;
A(Start) --> B(数据标准化);
B --> C(计算关联系数);
C --> D(计算关联矩阵);
D --> E(计算关联度);
E --> F(End);
结果展示
最后，我们可以通过绘制饼状图来展示各个因素的关联度评价结果，代码示例如下：
pie
title 灰色关联度评价
"因素1" : 0.8
"因素2" : 0.6
"因素3" : 0.4
通过上述代码，我们可以清晰地看到各个因素对结果的影响程度，帮助我们更好地分析数据之间的关联性。
结论
灰色关联评价模型是一种有效的数据分析方法，可以用于评估变量之间的关联程度。通过本文的介绍，您可以了解到灰色关联评价模型的原理和 Python 实现方法。希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！
