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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- F5 c2 F# @5 y% Q
代码中截图如下:. _9 ?3 F& f+ l: U; k! l% W
3 c; L1 r9 x2 W' s8 D( u对于我们的代码,我们给出以下解释:6 T& j, A! q7 R, r
数据准备: 5 {& I) d! ]! m% R
- 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* r' V8 s( }. N
分离参考数列和比较数列:
2 P, A% H- {2 C) Q0 {4 l- 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。2 O' c* W( T, S' J# c$ i' Y v
计算关联度:
0 \* f3 K5 _' s* ?2 I9 r" X7 j+ V- 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。( R. s) E2 C9 ]% S7 [0 `6 l9 o
输出关联度值并绘制柱状图:
3 m$ U% g5 {8 z* J- 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。. P! [) D# ~1 k0 E' J% y" s
添加汉字标签:
' a4 u1 y& V4 W8 t! Y" f0 R- g- V5 K- 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。: w* e# E) t1 a! ]4 w0 k2 m2 C" k
添加坐标轴标签和标题: # A0 m- q. C3 d3 F
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。
; {6 H5 S6 M8 Y8 n9 j4 d
实验截图如下:
- l' a" D$ S) C( J1 ]/ t- ]5 Y2 u/ u' ^5 c
最后代码附件如下:
4 t) f7 b) O m# J
5 {- A3 _' h8 ~2 S9 F+ X0 S+ h5 E% F+ X
7 z+ D) }- p) A* R( [- A7 l
- u, L$ c8 w# N1 X4 O T6 @+ G: F |
zan
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