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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
2 F( c1 t0 f( d! q1 Z 代码中截图如下:
- L& F: g( r- \8 T; A, w! ~
7 g5 o7 P6 _5 g: j2 j对于我们的代码,我们给出以下解释:; z @) b( k" V9 }' K
数据准备:
. T: s { W/ M- B) w+ O- 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。/ G S4 ]3 k d: h2 y
分离参考数列和比较数列: + @" H. R# l" E4 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。0 g6 n& C0 K$ J$ f4 y" m
计算关联度: ) Y F) A- P( ~0 {3 t
- 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。
" f9 M9 S9 q0 g5 L; N6 V" U
输出关联度值并绘制柱状图: + c! r( ~3 v( {2 A
- 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。
/ l* v- m3 v5 W% ^# s" V+ N
添加汉字标签:
$ @, t" ?' A' m/ R3 D- 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 U% g+ m n6 n0 D. C
添加坐标轴标签和标题:
8 @; A" P& G p D3 |. Y' v1 l" b: B- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
9 f+ t; W- g# z1 j) V. a2 w
实验截图如下:
+ O% S3 `5 T R+ p5 O8 G- u. q6 \
最后代码附件如下:# R% v+ b" K9 H
1 I! z4 }, P/ y
5 z4 r/ `/ H+ g k9 Y
0 ~' i: V" R' j% o" v/ F
3 y! s! G$ d& z# ]4 m# n* O( k
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