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[其他资源] 评价类问题_灰色关联分析

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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国浅夏
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    1#
    发表于 2021-11-25 21:36 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
                        评价类问题_灰色关联分析
    0 l( }2 f) S5 o适用范围:计算影响结果的因素的重要程度,确定权重,也适用于评价类问题
    1 c0 u4 L- N0 T2 b& y基本思想:根据曲线集合形状的相似程度,判断联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度越大,反之越小9 o$ z. x/ r( @) Y
    灰色关联分析优点:计算量小,对样本的量多少和有无规律都同样适用,不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况+ }9 ?7 Z: X6 |
    灰色关联分析缺点:不太主流,美赛不适用
    $ G- q. A& E. }" @5 X2 [+ z9 Z简单总结灰度分析步骤: 一,先把数据除以该列的平均值- f* e- a. c5 @4 r" L; c6 c
                                            二,计算|x0(k)-xi(k)|,得到两极最小值和最大值,计算出关联系数矩阵(x0此处指母序列)                                 三,计算出列平均值即灰色关联度
    0 p1 Q% J6 `$ Y6 N4 V1 L* a7 ^8 ?6 w: p, \& S
    一.确定分析序列:
    3 @5 i% r5 Y: ?" `2 Y! L- M" ?; F  t母序列(参考序列,母指标):能反映系统行为特征的数据序列,类似于y(此处的国内生产总值)
    ) ?3 H/ j% {# ?5 y4 |; h% i, w子序列(比较序列,子指标):影响 系统行为的因素组成的数据序列,类似于x(各个产业生产总值)
    3 G1 A0 D) ?; S# L0 G: r7 w5 D$ R1 D* F% D0 m0 u  r8 o1 p  x
    二.变量预处理% L1 W9 @! A( E9 x0 V
    目的:缩小变量范围简化计算,去除量纲
      L. \2 R% G" @对母序列和子序列中的每个指标进行预处理,先求出每个列均值,再用该指标中的每个元素都除以其均值
    ! d$ j& z% f* M% `8 O: x' U! B
    5 Z* F' l% L- f8 }! f三.计算子序列中各个指标与母序列关联系数
    / a, f# T0 v$ f7 I6 S; m& S! E7 h$ w两极最小差a = minmin|x0(k)-xi(k)|
    ( p3 y9 c* N9 I两极最大差b = maxmax|x0(k)-xi(k)|
    $ m8 ?" ]1 P6 U+ {9 N: ?分辨系数p一般取0.5
      ], h, K; O* i: C4 h' V
    8 ~0 U3 V5 T. c( h! A
    , E1 k5 a1 I7 `% X8 L8 p+ g+ v3 Q|x0(k)-xi(k)|计算后结果:
    . a4 Z" X" D; c0 j& t( a( g
      `2 [) h- ~; W. _& K% r根据公式计算关联系数得到的结果& k3 p5 x" K5 \- ?. C$ B$ X! y

    $ K  z( D8 d$ P7 D! c2 G" P四.计算灰色关联度0 V; q1 l& I3 E! j
    简单来说就是关联系数的平均值/ l9 M0 U+ \8 z1 Q

    + M# k0 ?6 r( D: ]5 y8 t3 {运算结果:
      d* B5 e0 ?* ?. r) f6 J3 @0 {8 U/ o9 g0 K9 ?  T
    五.简单代码MATLAB实现: ~: z6 J9 E- z
    clear;clc
    6 M3 f1 b5 R+ g) r* F: R0 q% hload gdp.mat  % 载入数据
    / s- Q1 E& p% P( s- c! n7 f0 G" C- i4 U& C4 m
    % 数据预处理,每一个元素除所在列的均值
    * B8 T$ ]% {8 }1 E8 S' o, z- \Mean = mean(gdp);
    / g$ b3 S8 F" P' k9 {# [gdp = gdp ./ repmat(Mean,size(gdp,1),1);& q" J1 e7 n; e+ z" q% c6 _2 d
    3 j; u9 Z" I/ ~0 C
    % 确定子母序列) u) d; U  j. e; Q1 P, J
    Y = gdp(:,1);
    8 g. L7 a  y) X+ z; q. {: ^, }X = gdp(:,2:end);
    , u# ]9 \8 L, J8 A# o/ w7 }3 K: c; R/ v) J/ E; g; j
    % 计算两级最小差,和最大差
    ) v0 |- p# [/ ]% P; u. z" Tval_min = 100;
    9 }9 F, ^( d# ?% a6 p0 H& o- Gval_max = 0;+ |' V6 m$ ~! k! q
    for i = 1:3
    6 Z& Y5 z% e7 n4 _   val_min = min(val_min,min(abs(X(:,i)-Y)));
    / v1 T9 S6 L" V9 u9 i7 c   val_max = max(val_max,max(abs(X(:,i)-Y)));
    5 |: m* L; R/ p9 ?* i) Send
    ! R8 z6 k1 @* C6 ^: D. r: v$ o( O; w) @! `
    % 计算灰度关联系数- \" H( s" h: U) M) M! }* ]+ h
    p = 0.5; % 分辨系数取0.5
    ! j, w8 e4 x; Q* {9 x1 b: _absX0_Xi = abs(X - repmat(Y,1,size(X,2)));          % 计算|X0-Xi|矩阵
    % T) J! `& T8 V4 vg = (val_min+p*val_max) ./ (absX0_Xi+p*val_max);     % 各指标与母序列关联系数
    4 T1 u# l/ K& X/ p2 @9 B$ _; s6 L, `
    % J& D) q( @# K$ _% 计算灰色关联度3 J( p4 m7 i6 z' w1 \
    res = mean(g)$ t) ?7 Y# k5 s# c+ G/ |
    该模型也可以用来确定权重- Q& i, |/ z3 ?* [  }$ Q# H
    ( k; M( T, j8 W5 z- B7 D8 f

    # }' x1 F( B, L6 _
    zan
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