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1、灰色关联度matlab源程序最近几天一直在写算法，其实网上可以下到这些算法的源程序的，但是为了搞懂， 搞清楚，还是自己一个一个的看了，写了，作为自身的积累，而且自己的的矩阵 计算类库也迅速得到补充，以后关于算法方面，基本的矩阵运算不用再重复写了， 挺好的，是种积累，下面把灰关联的matlab程序与大家分享。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识 别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较，比较它们之间的贴近度，并 分别量化，计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度， 通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。关联度计算的预处
2、理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使 用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可 以是其他方法。%注意：由于需要，均值化方法采用各组值除以样本的各列平均值 clear;clc;yangben=1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5;1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 34 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5;1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4 5; 1 2 3 4
3、5; 1 2 3 4 5; 5 4 3 2 1;%样本数据fangzhen=2.91; 3.28; 3.02; 3.53; 3.46; 3.15; 2.69; 3.45; 3.25; 3.37; 3.91; 3.90;2.96; 3.86; 3.36; 3.48; 3.64; 3.12; 2.40;%待判数据rows,cols=size(fangzhen);p=0.5;%分辨系数m,n=size(yangben);R=;for irow=1:rowsyy=fangzhen(irow,:);data=yy;yangben;data_gyh1=mean(yangben)for i=1:m+1for j=1:ndata_gyh(i,j)=data(i,j)/data_gyh1(j);endend for i=2:m+1for j=1:nDij(i-1,j)=abs(data_gyh(1,j)-data_gyh(i,j);endendDijmax二max(max(Dij);Dijmin二min(min(Dij);for i=1:mfor j=1:nLij(i,j) = (Dijmin+p*Dijmax)/(Dij(i,j)+p*Dijma x);endendLijRowSum二sum(Lij);for i=1:mRij(i)=LijRowSum(i)/n;endR=R;Rij;endR
