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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. @! }, d3 O6 W& `- x3 ?! w* I
代码中截图如下:
) s! X5 i4 H" T/ w
: O! Y+ |2 n |8 H A& L# E9 ~对于我们的代码,我们给出以下解释:
! M7 M5 o5 M: K) S8 o' ~6 r# U' `数据准备: 8 {' a: E5 A$ N! Y6 E9 W: A
- 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。4 c9 j2 K. m) a6 p: u
分离参考数列和比较数列:
' x* j. a' Z$ n- 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。
7 u y6 @1 h+ Y* E1 z3 q; J
计算关联度:
. w7 ]5 f5 f# i' c- 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。. Y: d& W* O2 {4 N/ ]' g' v
输出关联度值并绘制柱状图:
8 T9 W% C/ F% G8 F/ @- 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。 J. c+ U! }7 |5 f1 \ z# K
添加汉字标签: ! ~% u1 |% h9 n
- 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。
% R( q# r3 }, F, H+ f0 c" f1 \
添加坐标轴标签和标题:
$ v2 m$ L* o& T! U- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
; p! y) S% J5 z: v
实验截图如下:" Y: b, F; V) j/ s
( i S8 V2 k& ]7 H! Z' o9 S6 j最后代码附件如下:
. P, h: S6 V8 e* w1 A3 ^2 P8 O G6 M0 T- B3 o' U; u# v
7 V% U& h! p+ y$ R: l" Y
# \# m# N# U% w' R
' u z X! d0 c) e% s |
zan
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