
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)
本文發布于:2023-03-11 19:16:48,感謝您對本站的認可!
本文鏈接:http://m.newhan.cn/zhishi/a/1678533409137330.html
版權聲明:本站內容均來自互聯網,僅供演示用,請勿用于商業和其他非法用途。如果侵犯了您的權益請與我們聯系,我們將在24小時內刪除。
本文word下載地址:灰色關聯度分析.doc
本文 PDF 下載地址:灰色關聯度分析.pdf
| 留言與評論(共有 0 條評論) |