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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
! ^7 Z0 m: g( `; Z3 L- D* u 代码中截图如下:
9 ^3 Q! x- \- [# A+ s. A) L% m
9 w" r" X" f6 a( Z对于我们的代码,我们给出以下解释:
6 e# P7 D1 ^6 T$ k数据准备: 4 q* f! \- y" p [6 }1 G
- 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。" V! ]. @1 }# [0 T* w) C* i
分离参考数列和比较数列:
0 K, G) H! {" c e- 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。
8 H6 K* P. I8 X
计算关联度: " f: Z; r' u/ x0 o( X$ o
- 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。, w4 B& c% r+ h" c" W; x( a
输出关联度值并绘制柱状图: ! w$ i4 X' a, {$ U% 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。) I. H0 B" @- F' h8 ^5 `5 w
添加汉字标签:
+ h9 s! L! _/ ^ _) V6 J- 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。
/ k5 Q+ ]) j! p" _6 G4 ]
添加坐标轴标签和标题:
2 i+ ^1 s @, M4 M- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
- I0 x: F3 Q! z' m
实验截图如下:2 k/ i$ }3 d# S1 s I( d" i
# Y/ u8 p$ r6 p# J# w w Z
最后代码附件如下:' D. C y2 c* D+ w
4 V: p _, v) @3 `( {* h, S& h* U4 N* T" C# a! z
/ E( K4 Q$ }8 c9 E7 ~- R% D5 I" [' f+ ]. l/ m- l5 e
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zan
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