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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, G( M# H9 x1 s: t" ^' d
代码中截图如下:# W. L8 }8 V1 M# }, p* A
# K& R6 y% o. W" a: q" u对于我们的代码,我们给出以下解释:
) G; N$ V7 C; V数据准备: z/ P6 q: M; X
- 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。! `1 w( i1 Z. S5 ?/ ?
分离参考数列和比较数列: . t# q4 V' G' K3 _ n
- 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。* f, ?! H& ?5 {# z+ ^& V
计算关联度:
. Y" y6 Q6 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。% M' e" s! h* \* ]2 ^0 |9 V
输出关联度值并绘制柱状图:
( d. h5 @2 [/ M# q- 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 @) k; x9 E: [% V
添加汉字标签: 4 w3 |2 p8 q5 \
- 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。1 C% a4 z4 [6 N/ ?
添加坐标轴标签和标题:
8 N$ d! o8 l3 ]1 q- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。: W) G$ Q, v# L! s4 r! K' `+ e _
实验截图如下:: S- u% B: S x. E8 E3 W' x
6 f0 g) x2 F }
最后代码附件如下:! ~5 I- x2 w, m2 Q3 x
0 S% T7 E2 @' O
6 L# t6 J. n" d2 C% j
/ d6 n# {4 U) q6 n& i# L8 G
0 u0 k1 Y2 {/ D; J, @3 L0 ~: E* J
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zan
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