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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1 ^# _8 j& g- T6 m3 A
代码中截图如下:
; g* G0 K7 R& G& A3 H+ }$ M7 Y6 Z' q% T6 o1 V7 o7 i) b
对于我们的代码,我们给出以下解释:: S! V) f4 C( U# R3 [: L0 b7 M
数据准备: * h7 [5 R f: D2 W/ t0 D/ s0 j6 B
- 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。
1 y8 v/ I+ w& t/ k
分离参考数列和比较数列: % S" O0 R$ E- V" f
- 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。9 h# \( A8 m4 I/ V8 u
计算关联度: " [- O5 x& Q' G; O; T0 g
- 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。( c2 [+ F- N I( V" \
输出关联度值并绘制柱状图: 4 v0 D3 m U; T" {
- 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。
$ v* x6 E3 {, h" ]2 F( W
添加汉字标签:
3 y: p0 y) U) p! m3 s- 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。- e" N9 r7 \- D5 d! A3 V/ E8 g
添加坐标轴标签和标题: : z- h3 Y1 W! y, V0 y
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。8 W: x* i+ v' \* {& K, t
实验截图如下:! J5 r \5 I& q/ R1 S
& J" y9 x. Q& e# t
最后代码附件如下:. u, ^1 t% h4 Q( M: H: |
5 k% J7 h6 ]+ j2 p9 V
5 f; l3 b7 D$ l7 F
- @2 a: _& C! b$ o$ @( m
' |6 L+ h+ c; v* n. p" W }2 |+ W- } |
zan
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