目录

1.简介

2.算法详解

2.1 数据标准化

2.2 计算灰色相关系数

2.3 计算灰色关联度系数 

3.实例分析

3.1 读取数据

 3.2 数据标准化

3.3 绘制 x1,x4,x5,x6,x7 的折线图

3.4 计算灰色相关系数

 完整代码

        对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。

        灰色关联分析可以用于衡量因素相关程度的同时，也有论文将其用于综合评价，其原理思想和TOPSIS法是比较相似的。 

 因为每个指标的数量级不一样，需要把它们化到同一个范围内再比较。标准化的方法比较多，这里仅用最大最小值标准化方法。

        设标准化后的数据矩阵元素为rij,由上可得指标正向化后数据矩阵元素为 (Xij)'

我们常见的灰色相关系数表达式如下：

   Xo(k)为参考列,p为分辨系数。它的范围为（0~1），它的作用为控制区分度，它的值越小，区分度越大，它的值越大，区分度越小。  常常取0.5。乍一看这个公式还是有些难懂，接下来详细介绍一下它的原理。

        例如研究x2指标与x1指标之间的灰色关联度。所以将x1列作为参考向量，即要研究与谁的关系，就将谁作为参考。设参考向量为Y1=x1，生成新的数据矩阵 X1=x2.

设生成的绝对值矩阵为A

A=[X1-Y1]，亦是A=[x2-x1]

设dmax为绝对值矩阵A的最大值，dmin为绝对值矩阵A的最小值。

计算灰色关联矩阵

设灰色关联矩阵为B

其中指标，x1:货物运输量;x2:港口货物吞吐量；x3：货物周转量；x4：GDP；x5:财政收入x6:城市居民人均可支配收入；x7:农村居民人均净收入。现研究x4-x7指标与x1指标之间的灰色关联度。数据表格如下：

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 从图中可以看出，这几个指标的趋势大致相同

3.4.1 得到其他列和参考列相等的绝对值

3.4.2 得到绝对值矩阵的全局最大值和最小值

3.4.3 定义分辨系数

3.4.4 计算灰色关联矩阵

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