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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
1 K8 ~% Y) u. z5 x/ m* l 代码中截图如下:& Z' u) D* r2 Q
& d) k( y; O! |% Q- e6 q& y. \对于我们的代码,我们给出以下解释:8 ~1 d! l% P+ f" l4 T
数据准备: 1 }* P& v a6 {, Z1 Y7 A
- 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。
4 H3 O8 z) l% ~; X* q; r4 }
分离参考数列和比较数列: : t9 r) O' g6 v0 E/ {; g5 w. Y
- 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。
! _! l' |" F p+ v; k+ w4 ^# z
计算关联度: 2 _9 ]) |4 U) k2 {* Q8 q
- 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。& ^# u( @% y- O( _' ?
输出关联度值并绘制柱状图: ) v1 a- P# J* a' @ T$ b. N
- 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。+ U; Q6 z7 U+ l8 A1 O. j8 t- b
添加汉字标签: 6 h- v4 O7 u! b$ G2 E( T1 @# @
- 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。7 J6 e( [. G9 A/ N1 H
添加坐标轴标签和标题: 3 u6 L3 j; T# ]$ `; _5 f
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。, e4 X1 `2 \9 q) j- n) N: R o
实验截图如下:- c; X& O! g& p. ^! T
; U4 K' P) o- c3 R最后代码附件如下:6 V- g$ [9 Y) M- J* k' g% H" ]" C
7 r. e4 H9 B! u6 _* K8 u
: o6 a9 U0 ?5 E) ?' v5 h
0 ^+ m$ t M! i0 f. d0 B/ Y: n8 H8 H; V$ x
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