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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
/ S: U0 ^ e& O 代码中截图如下:- U2 I* x- `5 d" f3 w4 }
# A; Q0 L) Q9 [对于我们的代码,我们给出以下解释:6 n* l' U b* q" C% k/ Y% [5 n" j
数据准备:
$ F g+ M( L) 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。; q8 A- h n2 ?, m7 f+ N& H
分离参考数列和比较数列: ( c$ X) T0 d- N# n, t
- 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( } x. F( _% n
计算关联度: ! e# i- H3 b1 P+ U% ~
- 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。4 N% E, {7 J; F& V( t
输出关联度值并绘制柱状图:
2 C! Y+ D- ^$ D2 e" v- 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。 F' g& }3 l C4 G' v( f8 X+ D c
添加汉字标签: : \6 n& ~% q* D8 r0 k) v
- 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。
$ Q. }' f+ D) ?
添加坐标轴标签和标题:
8 G' o; V% c2 O" w- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
& m, U! V5 t- ^0 _7 }
实验截图如下:
+ S: @: P, d9 Q9 M% H2 s) f& S( M; @! ^
最后代码附件如下:2 `/ z- N! N4 x( s$ W' Q8 z& C# O
9 _8 V7 T% \& b2 o/ I
' h( o' ]& t/ N: ^0 q8 G! i+ E
f* B' ?! r% \! D0 `3 g8 p- ~, E
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zan
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