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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
6 l* P4 w8 [. ^ 代码中截图如下:
, p" I9 V" v/ d- [$ @' P' L7 ?* b/ k& B+ z; {5 O' \& c. ]
对于我们的代码,我们给出以下解释:4 R" P, \5 M- S! j: H$ ~1 V
数据准备:
. _6 i7 l1 i$ d5 o1 K- 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。
2 _4 ?, A2 t; D, `4 v$ ~0 R4 T9 r# X
分离参考数列和比较数列: 5 T5 K0 |& d# W
- 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。
" Z+ ~9 H* X( _8 q
计算关联度:
+ Z7 k1 Z4 [& O2 l9 K) H- 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。
. _: v: j$ U2 V$ I- e
输出关联度值并绘制柱状图:
& H9 D- Z$ p2 f9 K9 I( q$ g7 Z$ c- 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。4 u& J# d: d; A8 a- J( [
添加汉字标签: 9 |, D* E7 p7 v; V. M, _, j( w
- 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。' }+ }6 x; s' ?8 ^8 ]" A
添加坐标轴标签和标题: ) E. L% W; K; b0 ~% q0 k9 c! M* H
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
. o( f. s; g( m
实验截图如下:2 C# F. m1 y: U5 l: V/ ^; |, D0 g. z
8 p+ c4 A9 F$ m, a& `. w8 f最后代码附件如下:
7 n7 u' d& [' E$ F8 C! j
& q* [- g: `# F4 j. j1 D; W8 x
% o1 Q( V1 D$ d. F c- j7 o
/ W V& ~+ |# k% Y! F& h. j( B W1 O7 ]1 Q6 r" J4 f) w
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zan
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