灰色关联度分析链接（传送门）matlab

最新推荐文章于 2025-12-02 11:07:31 发布

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#数学建模

本文深入探讨了灰色关联度分析（Grey Relation Analysis, GRA）的基本概念、计算步骤及其在数据分析中的应用。通过实例解析，展示了如何利用GRA进行数据比较和决策支持，并强调了它在不确定性信息处理中的优势。

灰色关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）原理详解_兔角与禅-优快云博客_灰色关联分析

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【Unity实战100例】时空门，传送门，任意门制作（单场景，多场景）

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导入package包后场景里面放两个Portal预制体，通过右边脚本的Linked Portal设置相互关联即可。

灰色关联与TOPSIS法 —— matlab

PY洋洋

02-24

6278

1.简介 2.算法详解 2.1 指标正向化及标准化 2.2找到最大最小参考向量 2.3计算与参考向量的相关系数 2.4求评分 3.实例分析 3.1 读取数据 3.2 数据标准化 3.3 得到最大最小参考行 3.4与最大值的灰色相关系数 3.5与最小值的灰色相关系数 3.6 计算综合评分完整代码

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灰色关联分析，Python实现GRA(gray relation analysis)

PY_smallH的博客

11-23

1万+

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，公式网上都有很多，计算也不难，这里就不写公式。之所以称为关联，是因为他只反映哪一个指标和要对比的指标最有关系，而不反映相关性。他和相关性系数，没有一毛钱关系，也不对等。

灰色关联与TOPSIS法 —— python

PY洋洋

02-25

4162

1.简介 TOPSIS法 —— matlab ：传送门 灰色关联法 —— matlab：传送门 2.算法详解 2.1 指标正向化及标准化设有m个待评对象，n个评价指标，可以构成数据矩阵X=（xij)m*n，设数据矩阵内元素，经过指标正向化处理过后的元素为xij' 若xj为负向指标（越小越优型指标）若xj为正向指标（越大越优型指标） 2.2找到最大最小参考向量设正向化标准化后的数据矩阵。最大参考向量由各个指标的最大值构成最小参考向量由各个指标的最小值构...

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