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  • 【每日一题】灰色关联分析包括两个重要功能。

    原文链接:

    灰色关联分析包括两个重要功能。第一个函数:灰色相关,类似于相关系数,如果要评估某些单元灰色关联度分析r语言灰色关联度分析r语言,在使用此函数之前将数据转置。第二个功能:灰度聚类,如层次聚类

    灰色关联度

    灰色关联度有两种用途。该算法用于衡量两个变量的相似性,就像`cor`一样。如果要评估某些单元,可以转置数据集。

    *一种是检查两个变量的相关性,数据类型如下:

    | 参考 | v1 | v2 | v3 || ———— |||| —- | —- || 1.2 | 1.8 | 0.9 | 8.4 || 0.11 | 0.3 | 0.5 | 0.2 || 1.3 | 0.7 | 0.12 | 0.98 || 1.9 | 1.09 | 2.8 | 0.99 |

    reference:参考变量,reference与v1的灰度相关性……近似衡量reference与v1的相似度。

    *另一个是评估一些单位的好坏。

    | 单位 | v1 | v2 | v3 || ———— |||| —- | —- || 江苏 | 1.8 | 0. 9 | 8.4 || 浙江 | 0.3 | 0.5 | 0.2 || 安徽0.7 | 0.12 | 0.98 || 福建 | 1.09 | 2.8 | 0.99 |

    例子

    
    ##生成数据
    #' economyCompare = data.frame(refer, liaoning, shandong, jiangsu, zhejiang, fujian, guangdong)
    #
    # 异常控制 #
    if (any(is.na(df))) stop("'df' have NA" )
    if (distingCoeff1) stop("'distingCoeff' must be in range of [0,1]" )
    diff = X  #设置差学列矩阵空间
    for (i in
    mx = max(diff)
    #计算关联系数#
    relations = (mi+distingCoeff*mx) / (diff + distingCoeff*mx)
    #计算关联度#
    # 暂时简单处理, 等权
    relDegree = rep(NA, nc)
    for (i in 1:nc) {
    relDegree[i] = mean(relations[,i])  # 等权
    }
    #排序: 按关联度大到小#
    X_order = X[order(relDegree,
    relDes = rep(NA, nc) #分配空间  关联关系描述(说明谁和谁的关联度)
    X_names = names(X_o
    names(relationalDegree) = relDes
    if (cluster) {
    greyRelDegree = GRA(economyC
    # 得到差异率矩阵 #
    grey_diff = matrix(0
    grey_diff[i,j] = abs(rel
    #得到距离矩阵#
    grey_dist = matrix(0, nrow
    iff[i,j]+grey_diff[j,i]
    }
    }
    # 得到灰色相关系数矩阵 #
    grey_dist_max = max(grey_dist)
    grey_correl = matrix(0, nrow = nc, ncol = nc)
    for (i in 1:nc) {
    for (j in 1:nc) {
    grey_correl[i,j] = 1 - grey_dist[i,j] / grey_dist_max
    }
    }
    d = as.dist(1-grey_correl)  # 得到无对角线的下三角矩阵(数值意义反向了, 值越小表示越相关 )
    # 主对角线其实表示了各个对象的相近程度, 画图的时候, 相近的对象放在一起
    hc = hclust(d, method = clusterMethod)  # 系统聚类(分层聚类)函数, single: 单一连接(最短距离法/最近邻)
    # hc$height, 是上面矩阵的对角元素升序
    # hc$order, 层次树图上横轴个体序号
    plot(hc,hang=-1)  #hang: 设置标签悬挂位置
    }
    #输出#
    if (cluster)  {
    lst = list(relationalDegree=relationalDegree,
    return(lst)
    }
    ```
    ```{r}
    ## 生成数据
    rownames(economyCompare) = c("indGV", "indVA", "profit", "incomeTax")
    ## 灰色关联度
    greyRelDegree = greya(economyCompare)
    greyRelDegree
    ```
    

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    灰色关联度灰色聚类,如层次聚类

    ## 灰色聚类
    greya(economyCompare, cluster = T)
    

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