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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
/ S1 |; ~ O) l 代码中截图如下:0 a8 b$ O0 J2 L8 T. d3 A
3 B0 x' A$ h" j9 g# ]. T( A( l, J对于我们的代码,我们给出以下解释:
! x2 ]. x+ h, V' z. n" r$ N数据准备:
9 ^5 E$ [- B2 Q: ~6 v: Z6 w! R- 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。
7 l+ Y* P) K% Q T+ M' Z9 L
分离参考数列和比较数列: 8 x3 Z, O5 B: m
- 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。0 V" g7 p' a" i9 i1 A) N
计算关联度: ! K2 |8 p e8 e7 p
- 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。) c; j& f! Z( ~! ^. F
输出关联度值并绘制柱状图: $ I7 V7 p* T+ X# {. ^1 D0 Z* o" h
- 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。
0 Z5 U% V. Z$ y# F
添加汉字标签: " O% }8 [( _9 X e: z
- 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。; {5 X' T) F& z/ f
添加坐标轴标签和标题:
/ f% N! h P# G, C5 ~' A0 p# \- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。, C. L, N' }( i* s4 B! ~
实验截图如下:& J c8 R* `" g! |! C
: @" G4 ^" F( f
最后代码附件如下:6 }+ y# d$ l: {& f* N* |9 K; X0 E
% ^! l) b$ |) l
8 C: [7 I1 ~) j' n. a7 V. W7 E" B7 [) G E1 R
* `: R" V' Q1 T/ m4 f5 Z
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zan
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