灰色关联度分析法适用于什么数据 r计算灰色关联度

灰色关联度算法求教 灰色关联度算法这个在书上有很明确的实例和说明，我直接拍照吧：灰色关联分析用什么软件计算的？ 灰色关联分析软件—Grey Modeling Software（GM）3.0SPSS可以做灰色关联度的分析么 可以的，但是最好用matlab求解灰色关联分析及详细过程，求关联系数L和关联度R，实在是头都大了！ 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，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。2具体计算步骤编辑（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理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。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1，X2，…，Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中 ρ为分辨系数，一般在0~1之间，通常取0.5。是第二级最小差，记为Δmin。是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线。怎样用excel计算灰色关联度 实例如下：首先看下面四数列：A=[2，3，4，3.7]B=[60，73，84，58]C=[1204，801，1228，1270]D=[303，298，247，251]以A为目标，检验B、C、D与A的关联度。步骤1.归一化，将数列中的每个元素，除以相同的一个数值，比如A的归一化过程为[2/2，3/2，4/2，3.7/2]或者更常用的均值化处理，都可以搞定。只需要这几个数列用同一种方法归一即可了。步骤2.求差序列.经过归一化的A、B、C、D，用A分别减去B/C/D；即E=A-B；F=A-C；G=A-D步骤3.求两级最大和最小差值。这是一个容易让人糊涂的地方，但实际操作很简单：设E中最大值为Emax，最小值为Emin，其余类推；这样一共就有六个数，分别是Emax；Emin；Fmax；Fmin；Gmax和Gmin。从这六个数中，再选出一个最大值和一个最小值，假设为M和N—而这就是上述公式当中双重最值的部分啦。步骤4.带入公式，得到三组关联系数(单行)矩阵。步骤5.计算关联度，实际上就是步骤4中，每组矩阵各个元素求和除以元素个数(求均值)。步骤6.通过比较关联度数值，最大的那个，其对应的数列与目标数列的关联度最高。灰色关联度，指的是两个系统或两个因素之间关联性大小的量度。目的，是在于寻求系统中各因素之间的主要关系，找出影响目标值的重要因素，从而掌握。灰色关联度分析法适用于什么数据 灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映出的两因素变化的态势(方向、大小和速度等)基本一致，则它们之间的关联度较大。反之，关联度较小。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，工作量较少；其主要缺点在于要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强，同时部分指标最优值难以确定。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。扩展资料：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，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。

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