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            灰色關聯度分析

            更新時間:2023-03-11 19:16:49 閱讀: 評論:0

            win7開機啟動-洛杉磯圖片

            灰色關聯度分析
            2023年3月11日發(作者:蜀南竹海風景區)

            灰?關聯分析法步驟(python代碼實現)

            importpandasaspd

            importnumpyasnp

            #x=ame([[2000,0.732,0.836,0.628,0.743],[2001,0.758,0.883,0.688,0.787],[2002,0.859,0.914,0.781,0.929],[2003,1.0125,1.0440,1.0237,0.984

            7],[2004,1.2356,1.1069,1.2833,1.2363],[2005,1.4013,1.2152,1.5405,1.3182]])

            #x=_excel('D:')

            csv_file="D:"

            csv_data=_csv(csv_file,low_memory=Fal)#防?彈出警告

            x=ame(csv_data)

            x=[:,1:].T

            #1、數據均值化處理

            x_mean=(axis=1)

            foriinrange():

            [i,:]=[i,:]/x_mean[i]

            #[i,:]=[i,:]/x_mean[i]

            #2、提取參考隊列和?較隊列

            ck=[0,:]

            cp=[1:,:]

            #?較隊列與參考隊列相減

            t=ame()

            forjinrange():

            temp=([j,:]-ck)

            t=(temp,ignore_index=True)

            #求最?差和最?差

            mmax=().max().max()

            mmin=().min().min()

            rho=0.5

            #3、求關聯系數

            ksi=((mmin+rho*mmax)/(abs(t)+rho*mmax))

            #4、求關聯度

            r=(axis=1)/

            #5、關聯度排序,得到結果r3>r2>r1

            result=_values(ascending=Fal)

            print(result)

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