GRA算法步骤 step1：确定参考序列 \(x_0\) 和比较序列 \(x_i\)； step2：对原始数据变换，将第 i 个属性的第 k 个数据 \(x_i(k)\) 转换为 \(y_i(k)\) 。方法有： 初值变换： \(y_i(k) = \frac{x_i(k)}{x_i ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=16881 灰色关联分析包括两个重要功能。第一项功能：灰色关联度，与correlation系数相似，如果要评估某些单位，在使用此功能之前转置数据。第二个功能：灰色聚类，如层次聚类。 灰色关联度 灰色关联度有两种用法。该算法用于 ...

最后输出如下： 神经网络模型的预测准确率是： 0.755KNN模型的预测准确率是：0.7275LogicRe模型的预测准确率是：0.7325SVM模型的预测准确率是：0.7425 ...

摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用，使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型，对数据集进行探索和摘要分析，并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签，分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...

释名 灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA），是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱，再直白一点，就是说：我们假设以及知道某一个指标可能是与其他的某几个因素相关 ...

在软件开发中，软件质量是衡量软件是否符合需求、标准的重要体现。除了代码质量外，影响软件整体质量的因素还有很多。因此，要确保软件的整体质量，就需要在各个环节严格控制。 本文列出了衡量软件质量的5个最常用的指标。 1. SLOC（Source Lines of Code，源代码行） 计算代码行数 ...

之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接想Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现 灰色关联分析法 对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化 ...

import pandas as pdimport numpy as np# x = pd.DataFrame([[2000,0.732,0.836,0.628,0.743], [2001,0.758 ...