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python

python灰色关联度分析代码_灰色关联分析法步骤 - osc_uwnmtz9n的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

發(fā)布時間:2025/3/8 python 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python灰色关联度分析代码_灰色关联分析法步骤 - osc_uwnmtz9n的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区... 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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利用灰色關(guān)聯(lián)分析的步驟是:

1.根據(jù)分析目的確定分析指標(biāo)體系,收集分析數(shù)據(jù)。

設(shè)n個數(shù)據(jù)序列形成如下矩陣:

其中m為指標(biāo)的個數(shù),

2.確定參考數(shù)據(jù)列

參考數(shù)據(jù)列應(yīng)該是一個理想的比較標(biāo)準(zhǔn),可以以各指標(biāo)的最優(yōu)值(或最劣值)構(gòu)成參考數(shù)據(jù)列,也可根據(jù)評價(jià)目的選擇其它參照值.記作

3.對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化

由于系統(tǒng)中各因素的物理意義不同,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的量綱也不一定相同,不便于比較,或在比較時難以得到正確的結(jié)論。因此在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析時,一般都要進(jìn)行無量綱化的數(shù)據(jù)處理。

常用的無量綱化方法有均值化法(見(12-3)式)、初值化法(見(12-4)式)和

變換等.

無量綱化后的數(shù)據(jù)序列形成如下矩陣:

4.逐個計(jì)算每個被評價(jià)對象指標(biāo)序列(比較序列)與參考序列對應(yīng)元素的絕對差值

(?

?, n為被評價(jià)對象的個數(shù)).

5.?確定與

6.計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

由(12-5)式,分別計(jì)算每個比較序列與參考序列對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù).

? ?

其中 ρ為分辨系數(shù),0

當(dāng)用各指標(biāo)的最優(yōu)值 (或最劣值),構(gòu)成參考數(shù)據(jù)列計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)時,也可用改進(jìn)的更為簡便的計(jì)算方法:

改進(jìn)后的方法不僅可以省略第三步,使計(jì)算簡便,而且避免了無量綱化對指標(biāo)作用的某些負(fù)面影響.

7.計(jì)算關(guān)聯(lián)序

對各評價(jià)對象(比較序列)分別計(jì)算其個指標(biāo)與參考序列對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)的均值,以反映各評價(jià)對象與參考序列的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并稱其為關(guān)聯(lián)序,記為:

8.如果各指標(biāo)在綜合評價(jià)中所起的作用不同,可對關(guān)聯(lián)系數(shù)求加權(quán)平均值即

9.依據(jù)各觀察對象的關(guān)聯(lián)序,得出分析結(jié)果.

應(yīng)用舉例

例1:利用灰色關(guān)聯(lián)分析對6位教師工作狀況進(jìn)行綜合分析

1.分析指標(biāo)包括:專業(yè)素質(zhì)、外語水平、教學(xué)工作量、科研成果、論文、著作與出勤.

2.對原始數(shù)據(jù)經(jīng)處理后得到以下數(shù)值,見下表

3.確定參考數(shù)據(jù)列:

4.計(jì)算

, 見下表

5.求最值

6.依據(jù)(12-5)式,ρ取0.5計(jì)算,得

同理得出其它各值,見下表

7.分別計(jì)算每個人各指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)的均值(關(guān)聯(lián)序):

8.如果不考慮各指標(biāo)權(quán)重(認(rèn)為各指標(biāo)同等重要),六個被評價(jià)對象由好到劣依次為1號,5號,3號,6號,2號,4號.

總結(jié)

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