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首先介绍一下数据,- 第一行:固定资产投资(Fixed Asset Investment)对应的收入数据。
- 第二行:工业投资(Industrial Investment)对应的收入数据。
- 第三行:农业投资(Agricultural Investment)对应的收入数据。
- 第四行:科技投资(Technological Investment)对应的收入数据。
- 第五行:交通投资(Transportation Investment)对应的收入数据。
- 第六行:建筑业投资(Construction Industry Investment)对应的收入数据。
- 第七行:国民收入(National Income)对应的收入数据。
- 第八行:工业收入(Industrial Income)对应的收入数据。
- 第九行:农业收入(Agricultural Income)对应的收入数据。
- 第十行:商业收入(Commercial Income)对应的收入数据。
- 第十一行:交通收入(Transportation Income)对应的收入数据+ e! k) [- x* l
代码中截图如下:
- S! m. z, z" G* M/ X0 R1 @. }& K% f9 `
对于我们的代码,我们给出以下解释:
8 K4 f3 C1 K& B数据准备:
& z7 |# |9 T4 u( s- 原始数据存储在变量 x 中,每行表示一个因素,每列表示一个观测值。
- 数据标准化:通过将每个观测值除以其所在行的第一个值,将数据标准化到相对比例。
9 Q( g+ Y& C+ b: G
分离参考数列和比较数列:
/ d% A6 ^( q! O2 G: F9 A% G7 I' l- 参考数列(母因素):从第6行开始到最后一行的数据。
- 比较数列(子因素):从第1行到第5行的数据。
" X8 `; J' m6 `- V% E2 q
计算关联度:
. e; o) p4 r, P/ {# @- 对于每个参考数列中的每一行,将其与每个比较数列进行比较。
- 计算关联系数:根据参考数列和比较数列的差异程度计算关联系数。
- 计算关联度:将关联系数求和并除以比较数列的数量,得到关联度。
" Q" [) [: G$ j8 e6 s7 p% _
输出关联度值并绘制柱状图: 5 K6 [6 y) _ Y" q8 z
- 输出关联度矩阵 r。
- 使用 bar 函数绘制柱状图,其中关联度矩阵的每一行对应一个柱形条。
- axis tight 确定图形的坐标轴范围。
- 使用 legend 函数设置图例。
7 L1 l. ~* F2 t* t0 F( P6 j9 c
添加汉字标签: & h+ q) v3 Y4 M4 \6 O J
- 去掉默认的X轴标签。
- 设定X轴刻度的位置和范围。
- 标记6个母因素的名称,使用汉字文本标注。
" f P% M7 q9 E. F
添加坐标轴标签和标题: + M- u+ f' [* a' T
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。2 V0 Y- s, E% L, v( q2 O: g
实验截图如下:, Y1 K- D7 ~* ^3 q( A2 k' L
% x( k F6 R. @% ?7 Q# q1 N
最后代码附件如下:
4 z4 q- x* D; C2 m. j; b+ [; P1 u& X$ h
: ~$ l8 Z/ E. s0 \ A& h- c' g
3 [9 Z& h5 E2 `2 n, D0 P6 B
. a# g6 X3 D9 J/ @) Z/ q4 J2 H" P7 {
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zan
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