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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 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
                        评价类问题_灰色关联分析
    " L' P$ F! ]. q: i3 Y# i5 o, d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
    0 J5 ]4 R- E" g9 s+ H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
    ' U& V( J# l  Q9 t4 g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
    ( s( o. L1 T: D" }灰色关联分析缺点:不太主流,美赛不适用
    + X1 g; e- Z6 ?& J7 X- [简单总结灰度分析步骤: 一,先把数据除以该列的平均值
    3 T9 P! _* g/ l, j1 ~7 D  B, }                                        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, `: D' Y( z; _

    8 q' K$ n* |- X3 Z, p) N一.确定分析序列:4 O# O& q2 y( _9 J5 W
    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)
    & N7 \& G8 f+ j5 z; k2 S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)
    ) T& T* `9 E; O2 X5 A
    7 n" f5 T! L; c, h) Q% U( o8 c二.变量预处理
    # ~2 M8 |8 |6 i目的:缩小变量范围简化计算,去除量纲
    ) K6 o+ O$ U7 O5 [5 z0 S! W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
    / u7 F  Y) Q2 n: N( M5 G) r, o1 t3 O; {4 p7 c
    三.计算子序列中各个指标与母序列关联系数; i4 h/ O4 N, i8 B6 D8 M& G  a- C
    两极最小差a = minmin|x0(k)-xi(k)|- u; U1 H7 X* @+ y( D- N
    两极最大差b = maxmax|x0(k)-xi(k)|8 y2 h' R. n/ S& i$ N  E
    分辨系数p一般取0.5
    : e* g$ w# I" g8 z# c
    : l0 z. i% j5 H& ?# r( V8 t2 Q: b4 g" r( B! i: x
    |x0(k)-xi(k)|计算后结果:
    . L1 L  j* n4 ^- d' C
    ; @! _9 z7 {( ]/ m- g根据公式计算关联系数得到的结果, X# q  S9 d0 `- B7 D
    1 j9 j) p9 e+ M3 T1 J$ @
    四.计算灰色关联度
    4 P+ Y3 c! l0 l! |# `5 G3 y简单来说就是关联系数的平均值9 s- @* _3 e/ o. g% R% A

    ( p1 y! P  h/ V/ b, a& R运算结果:
    " K' x  h# i; i9 ?' i2 q1 z- O
    % ?! k3 i1 n0 `( C) _五.简单代码MATLAB实现
    # L9 G* ^* K$ e# x" x, Fclear;clc- n( d/ W0 O* G( V# i/ t0 }5 t( y
    load gdp.mat  % 载入数据" `  a6 s" ?7 C) J

    + J. t9 ^! J$ j" U; v% 数据预处理,每一个元素除所在列的均值
    2 ?6 M1 i# r% L3 k8 bMean = mean(gdp); . S  a0 r' e% ^  B. q
    gdp = gdp ./ repmat(Mean,size(gdp,1),1);) f6 T2 N* g# T" {

    - Z! `& K5 h3 C% 确定子母序列
    8 w, g) q* b; T/ c4 H7 t3 XY = gdp(:,1);
    / t. \  v; j2 tX = gdp(:,2:end);1 J% h5 `9 f6 p$ o

    ! C& k2 j$ ~0 c% 计算两级最小差,和最大差
    5 F+ n9 p5 k1 v- x5 d9 \val_min = 100;1 u% b% L) F; M8 r
    val_max = 0;2 V! P& ^0 `3 O# ~" s2 E! O
    for i = 1:3
    ; I/ g8 A0 g+ l: |$ V5 L3 }  B" Z   val_min = min(val_min,min(abs(X(:,i)-Y)));
    0 m$ K* d  l1 C   val_max = max(val_max,max(abs(X(:,i)-Y)));* o' E. ^5 _* O. R9 G
    end8 y* z2 b( m. ]+ ?3 [$ X
    : O) E& w4 j+ H9 p+ s& G* `
    % 计算灰度关联系数
    0 Q- q  ~7 ^8 l$ |) Z% J. f0 [# op = 0.5; % 分辨系数取0.5
    % ]: b% h+ B" o8 p+ y) |7 ?' WabsX0_Xi = abs(X - repmat(Y,1,size(X,2)));          % 计算|X0-Xi|矩阵
    . h' Z: i" \# C1 J0 I7 Sg = (val_min+p*val_max) ./ (absX0_Xi+p*val_max);     % 各指标与母序列关联系数' I0 O  \# _! ]3 o( G
    + w. H0 C. R( `
    % 计算灰色关联度
    # @: Y* Y% C: N4 ^1 W% N9 eres = mean(g)
    8 V, d  C/ ~! T* m5 u9 A' u该模型也可以用来确定权重% f1 j8 v) H7 G0 y
    1 ]) _6 ]% Y/ ^: _1 N
    ' X- b) j$ ?* E/ t) b& g2 z) Q7 ~' |
    zan
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