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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. v( {; p. o4 N, i, Z0 [6 C0 r" V
代码中截图如下:
3 b. U( N. E5 `) u* `7 T& R6 @( D- W6 i9 u% E) Z
对于我们的代码,我们给出以下解释:
$ O; Y' `7 x5 C数据准备: 8 Z4 H/ e, E' }$ d
- 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。
) K- u- b6 k! X- d- X. Y. J
分离参考数列和比较数列:
+ {# M8 i1 V! x& k- 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。. T' Q7 f, `4 B0 d) A1 T
计算关联度:
9 z3 y# t( |( p# u+ g& ]; J- 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。
) ?3 ]+ J0 J2 |
输出关联度值并绘制柱状图: . f, K2 r7 ^2 N: Y/ y' m% [
- 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。1 N: o; O6 m# C, o4 E/ f# X
添加汉字标签:
4 y# k# z" G, w: b4 b- e. `7 g0 z& F- 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。
* u/ d& u, L5 x( G1 G: \
添加坐标轴标签和标题: ' [+ a7 r v1 @/ k1 x4 d+ ~
- 使用 ylabel 添加y轴标签。
- 使用 title 添加图表标题。8 a# {7 j [* b5 L# f. W
实验截图如下:
Q- ~' i& T9 h) l
6 w, r! N' \5 j% b( t1 ~最后代码附件如下:& N+ n' W6 f! S+ y
% B$ K% S( }( O" L
+ ~" Q+ ~1 Y: e- n* J) |; ^1 G4 }+ _1 j5 i
3 y5 r K1 J$ v9 m2 e8 F9 M
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