matlab关联度分析法源程序—强哥
计算关键层matlab代码
计算关键层matlab代码Matlab是一种强大的数值计算软件，常用于进行科学计算和数据分析。
它提供了许多功能强大的工具和函数，可以帮助用户解决各种复杂的数学和工程问题。
在Matlab中，计算关键层是一项重要的任务。
关键层是指在一个网络中，连接不同节点之间的最短路径。
计算关键层可以帮助我们了解网络的重要性和稳定性，以及在网络故障或攻击时的影响。
在Matlab中，我们可以使用图论算法来计算关键层。
首先，我们需要构建一个表示网络的图。
图由节点和连接节点的边组成。
每个节点代表网络中的一个元素，例如计算机、路由器或传感器。
边表示节点之间的连接。
一种常用的计算关键层的算法是基于节点的度和边的介数中心性。
节点的度是指与该节点相连接的边的数量。
节点的度越高，表示该节点在网络中的连接性越强。
边的介数中心性是指通过该边的最短路径的数量。
边的介数中心性越高，表示该边在网络中的重要性越大。
为了计算关键层，我们首先需要计算每个节点的度和每条边的介数中心性。
然后，我们可以根据这些值来确定关键层。
通常，度和介数中心性高的节点和边被认为是关键层。
在使用Matlab进行计算关键层时，我们可以使用一些内置的函数和工具箱。
例如，我们可以使用graph函数来构建图，使用degree函数来计算节点的度，使用betweenness函数来计算边的介数中心性。
然后，我们可以根据度和介数中心性的值来确定关键层。
需要注意的是，在计算关键层时，我们需要考虑网络的规模和复杂性。
对于大型网络，计算关键层可能需要较长的时间和更高的计算资源。
因此，我们需要合理选择算法和优化计算过程。
计算关键层是一项重要且复杂的任务。
Matlab提供了强大的工具和函数，可以帮助我们进行计算关键层并了解网络的结构和稳定性。
通过合理选择算法和优化计算过程，我们可以高效地计算关键层并应用于实际问题中。
灰色关联度 matlab
灰色关联度matlab
灰色关联度是一种用于研究因素之间关联程度的方法，常用于灰色系统理论。
在Matlab 中，你可以使用以下步骤计算灰色关联度：
1.数据准备：将你的数据整理成矩阵形式，其中每一行代表一个因素，每一列代表不同的观测值。
2.数据标准化：对数据进行标准化，确保所有的数据都在相似的尺度上。
你可以使用Matlab内置的`zscore`函数来进行标准化。
```matlab
%假设data是你的数据矩阵
standardized_data=zscore(data);
```
3.计算关联系数：计算标准化后数据的关联系数。
关联系数通常使用绝对值来计算。
```matlab
correlation_matrix=abs(corr(standardized_data));
```
4.计算灰色关联度：利用关联系数计算灰色关联度。
灰色关联度的计算方式可以根据具体的算法来确定，例如可以使用灰色关联度分析法中的一种。
假设你采用灰色关联度分析法中的一种算法，比如最小值法：
```matlab
%假设correlation_matrix是关联系数矩阵
gray_relation_degree=1./(1+correlation_matrix);
```
5.结果分析：分析计算得到的灰色关联度矩阵，了解因素之间的关联程度。
请注意，以上步骤是一种简单的实现方式，具体的计算方法可能会根据你选择的灰色关联度算法而有所不同。
确保在实际应用中了解所使用算法的具体计算步骤。
Matlab优化算法以及应用案例分析
Matlab优化算法以及应用案例分析引言Matlab是一款功能强大的数学软件，以其丰富的功能和灵活的编程环境而受到广泛的应用。
在数学建模和优化问题中，Matlab优化算法是一个重要的工具。
本文将介绍Matlab优化算法的基本原理和常见应用案例分析。
一、Matlab优化算法的基本原理1.1 最优化问题的定义在开始介绍优化算法之前，我们首先需要了解什么是最优化问题。
最优化问题可以定义为在一定的约束条件下，找到使得目标函数达到最大或者最小的变量取值。
最优化问题可以分为无约束问题和约束问题两种。
1.2 Matlab优化工具箱Matlab提供了丰富的优化工具箱，其中包含了许多优化算法的实现。
这些算法包括无约束优化算法、约束优化算法、全局优化算法等。
这些工具箱提供了简单易用的函数接口和丰富的算法实现，方便用户在优化问题中使用。
1.3 优化算法的分类优化算法可以分为传统优化算法和启发式优化算法两类。
传统优化算法包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等，它们利用目标函数的一阶或二阶导数信息进行搜索。
而启发式优化算法则通过模拟生物进化、遗传算法、蚁群算法等方法来进行搜索。
二、Matlab优化算法的应用案例分析2.1 无约束优化问题无约束优化问题是指在没有约束条件的情况下，找到使得目标函数达到最小或最大值的变量取值。
在Matlab中，可以使用fminunc函数来求解无约束优化问题。
下面以一维函数的最小化问题为例进行分析。
首先，我们定义一个一维的目标函数，例如f(x) = 3x^2 - 4x + 2。
然后使用fminunc函数来求解该问题。
代码示例：```matlabfun = @(x)3*x^2 - 4*x + 2;x0 = 0; % 初始点[x, fval] = fminunc(fun, x0);```在上述代码中，fun是目标函数的定义，x0是初始点的取值。
fminunc函数将返回最优解x和目标函数的最小值fval。
中医关联规则挖掘matlab
中医关联规则挖掘matlab
中医关联规则挖掘是指利用数据挖掘算法从中医医疗数据中发现和挖掘出不同疾病或症状之间的关联规则。
MATLAB是一种强大的数据分析和计算工具，可以用于实现关联规则挖掘算法。
以下是使用MATLAB进行中医关联规则挖掘的一般过程：
1. 数据预处理：将中医医疗数据进行清理和格式化，去除重复项和无效数据。
2. 数据转换：将清理后的数据转换成适合关联规则挖掘算法处理的形式，例如将数据转化为二进制向量或频繁项集。
3. 关联规则挖掘算法选择：根据具体需求选择合适的关联规则挖掘算法，如Apriori算法、FP-growth算法等。
4. 关联规则挖掘算法实现：使用MATLAB自带的函数或编写自定义函数实现选择的关联规则挖掘算法。
5. 关联规则筛选和评估：根据关联规则的支持度、置信度和提升度等指标对挖掘出的规则进行筛选和评估，保留符合要求的关联规则。
6. 结果可视化：利用MATLAB的数据可视化功能将关联规则的结果以图表或图
形化的方式展示出来，以便进一步分析和理解。
需要注意的是，中医关联规则挖掘需要合适的数据集和算法选择，以及对结果进行合理解释和应用。
同时，挖掘到的关联规则可以用于辅助中医医疗决策、研究疾病模式等。
层次分析法MATLAB源程序解析
A=[ 1 2; 1/2 1];[n,n]=size(A;% 计算 A 矩阵的维度,行与列元素个数 ;B=A;%变量分配空间,加快编译速度for i=1:n;B(:,i=A(:,i/sum(A(:,i; %A矩阵各列元素除以各列均值 , 各列归一化 ; endC=ones(n,1;%建立 n 行 ,1列的单位矩阵 ;for i=1:nC(i,:=sum(B(i,:; %B矩阵各行求和 ;endw=ones(n,1;%建立 n 行 ,1列的单位矩阵 ;w=C(:,1/sum(C(:,1; %C矩阵各列元素除以各列均值 , 各列归一化 ; disp('权向量 ';disp(w;% 显示权向量 wD=ones(n,1;%建立 n 行 ,1列的单位矩阵 ;D=A*w;t=sum(D(:,1./w(:,1/n;disp('最大特征值 ';disp(t;% 显示最大特征值 t%一致性检验CI=(t-n/(n-1;% t-维度 n 再除以维度 n-1的值赋给 CIRI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59];% 计算的标准 CR=CI/RI(n;% 计算一致性disp(['一致性值 :CR=',num2str(CR]if CR<0.10disp('此矩阵的一致性可以接受 !';disp('CI=';disp(CI;disp('CR=';disp(CR;elsedisp('此矩阵的一致性不可以接受 !';end。
MATLAB层次分析法
C11
C1
0
桥梁 D1
隧道 D2
渡船 D3
（1）过河效益层次结构
例3 横渡江 河、海峡方 案的抉择
经济代价 B1
过河的代价 A
社会代价 B2
环境代价 B3
投 操 冲冲 交 居 汽 对 对
入 作 击击 通 民 车 水 生
资 维 渡生 拥 搬 排 的 态
金 护 船活 挤 迁 放 污 的
C1 C2 业 方 C5 C6 物 染 破
关
献
入
展
誉
系
对外 贸易
位 置
供选择的岗位
例3 横渡江 河、海峡方 案的抉择
经济效益 B1
过河的效益 A
社会效益 B2
节 收岸 当 建安 交 自
省 入间 地 筑全 往 豪
时 C2 商 商 就 可 沟 感
间
业 业 业 靠 通 C8
C1
C3 C4 C5 C6 C7
环境效益 B3
舒进 美
适出 化
C9
方 便
Ci : C j aij
A
(aij )nn , aij
0,
a ji
1 aij
选 择
1 1/ 2 4 3 3
2
1
7
5
5
A~成对比较阵
旅 A 1/ 4 1/ 7
游 地
1/ 3
1/ 5
1/ 3 1/ 5
1 2
1/ 2 1
1/ 3
1
A是正互反阵
3 1 1
要由A确定C1,…, Cn对O的权向量
2
n
min
wi ( i1,,n ) i1
n j1 ln aij
ln wi wj
matlab灰色关联初值化量纲化处理方法
MATLAB灰色关联初值化量纲化处理方法概述灰色关联分析是一种常用的数据分析方法，用于研究变量之间的关联性。
初值化是指对原始数据进行处理，使其在一定范围内归一化。
量纲化处理是用于将不同单位的数据转化为统一的量纲，以便进行比较和分析。
本文将介绍如何使用MATLAB实现灰色关联初值化量纲化处理方法。
灰色关联分析简介灰色关联分析是灰色系统理论的一种应用，它可以用来研究两个或多个变量之间的关联性。
灰色关联分析的主要思想是将原始数据序列分为因素序列和参照序列，然后通过计算因素序列与参照序列的关联度来评估它们之间的关联性。
灰色关联初值化处理方法灰色关联初值化处理方法是指在进行灰色关联分析之前，对原始数据进行预处理，以便更好地提取关联信息。
初值化处理的目的是将原始数据限制在一个范围内，这样可以避免极端值对关联度计算的影响。
常用的初值化处理方法有最小-最大规范化、零-均值规范化和小波变换等。
最小-最大规范化最小-最大规范化是将原始数据线性变换到[0,1]的范围内。
计算公式如下：X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)其中，X’为规范化结果，X为原始数据，Xmin为原始数据的最小值，Xmax为原始数据的最大值。
零-均值规范化零-均值规范化是将原始数据减去均值，使其均值归零。
计算公式如下：X' = X - mean(X)其中，X’为规范化结果，X为原始数据，mean(X)为原始数据的均值。
小波变换小波变换是一种将信号分解为不同频率分量的方法。
通过对信号进行小波变换，可以得到一系列的小波系数，这些小波系数代表了不同频率的信号分量。
对于灰色关联分析，可以使用小波包分解得到的小波系数作为初值化处理的结果。
量纲化处理方法量纲化处理是将不同单位的数据转化为统一的量纲，以便进行比较和分析。
常用的量纲化处理方法有最小-最大规范化、标准化和定标化等。
最小-最大规范化最小-最大规范化在灰色关联分析中已经介绍过，其计算公式为：X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)其中，X’为规范化结果，X为原始数据，Xmin为原始数据的最小值，Xmax为原始数据的最大值。
层次分析法matlab源程序
层次分析法matlab源程序disp('请输入判断矩阵A(n阶)');A=input('A=');[n,n]=size(A);x=ones(n,100);y=ones(n,100);m=zeros(1,100);m(1)=max(x(:,1));y(:,1)=x(:,1);x(:,2)=A*y(:,1);m(2)=max(x(:,2));y(:,2)=x(:,2)/m(2);p=;i=2;k=abs(m(2)-m(1));while k>pi=i+1;x(:,i)=A*y(:,i-1);m(i)=max(x(:,i));y(:,i)=x(:,i)/m(i);k=abs(m(i)-m(i-1));enda=sum(y(:,i));w=y(:,i)/a;t=m(i);disp(w);disp(t);%以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1);RI=[0 0 ]; CR=CI/RI(n);if CR<disp('此矩阵的一致性可以接受!');disp('CI=');disp(CI);disp('CR=');disp(CR);endfunction AHPInit1(x,y)%层次分析的初始化%默认只有两层x为准则数，y为方案数%CToT为准则对目标生成的比较阵%EigOfCri为准则层的特征向量%EigOfOpt为选项层的特征向量EigOfCri=zeros(x,1);%准则层的特征向量EigOfOpt=zeros(y,x);dim=x;%维度RI=[0 0 ];%RI标准%生成成对比较阵for i=1:dimCToT(i,:)=input('请输入数据:'); endCToT %输出pause,tempmatrix=zeros(x+1); tempmatrix=AHP1(dim,CToT); EigOfCri=tempmatrix(1:x);ci1=tempmatrix(1+x);EigOfCrici1pause,matrix=cell(x);%元胞数组ci=zeros(1,x);dim=y;for k=1:xmatrix{k}=zeros(dim,dim);%生成成对比较阵for i=1:dimmatrix{k}(i,:)=input('请输入数据:'); end%判断该比较阵是不是一致阵tempmatrix=zeros(y+1);tempmatrix=AHP1(dim,matrix{k}); EigOfOpt(:,k)=tempmatrix(1:y);ci(k)=tempmatrix(y+1);EigOfOpt(:,k)ci(k)pause,end%下面进行组合一致性检查RI=[0 0 ];CR=ci1/RI(x)+ci*EigOfCri/RI(y);CRif CR>disp('组合一致性不通过，请重新评分')returnend%下面根据比较阵的结果进行组合result=EigOfOpt*EigOfCri;function f=AHP1(dim,CmpMatrix)RI=[0 0 ];%判断该比较阵是不是一致阵%判断该比较阵是不是一致阵[V,D]=eig(CmpMatrix);%求得特征向量和特征值%求出最大特征值和它所对应的特征向量tempNum=D(1,1);pos=1;for h=1:dimif D(h,h)>tempNumtempNum=D(h,h);pos=h;endendeigVector=V(:,pos);maxeig=D(pos,pos);maxeigdimCI=(maxeig-dim)/(dim-1);CR=CI/RI(dim);disp('准则对目标影响度评分生成的矩阵不是一致阵，请重新评分') returnendCI%归一化sum=0;for h=1:dimsum=sum+eigVector(h);endsumpause,for h=1:dimeigVector(h)=eigVector(h)/sum;endf=[eigVector;CI];。
MATLAB数据挖掘与关联分析方法
MATLAB数据挖掘与关联分析方法数据挖掘在当今信息爆炸的时代显得尤为重要。
它是从庞大而复杂的数据集中提取有价值信息的过程，这些信息可以用来揭示隐藏在数据背后的模式和关联。
MATLAB作为一种功能强大的计算工具，提供了丰富的函数和工具包，使得数据挖掘和关联分析更加高效和简便。
一、数据挖掘简介数据挖掘是从大量的数据集中发现新的、有用的信息的过程。
它可以帮助我们了解数据的特性，预测未来趋势，支持决策和解决问题。
数据挖掘的任务包括分类、回归、聚类、关联分析等。
其中，关联分析是一种重要的技术，主要用于发现数据集中的关联规则。
二、MATLAB数据挖掘工具MATLAB提供了丰富的数据挖掘工具，使得数据分析和建模变得更加容易。
其中包括统计和机器学习工具箱、贝叶斯网络工具箱和最优化工具箱等。
这些工具箱包含了大量的函数和算法，可以用来进行数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，它可以提高数据的质量和可用性。
在MATLAB中，我们可以使用数据导入工具箱来读取和导入各种格式的数据文件。
此外，还可以使用数据清理工具箱对数据进行清洗和去除无效值。
数据预处理的其他任务还包括数据平滑、数据变换、数据归一化等。
2. 特征选择特征选择是从原始数据中选择最重要的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
在MATLAB中，我们可以使用特征选择工具箱来进行特征选择。
该工具箱包含了多种特征选择算法，如相关系数、互信息、最大信息系数等。
通过对特征进行评估和排序，可以选择出最具有代表性的特征子集。
3. 模型建立和评估在MATLAB中，可以使用统计和机器学习工具箱来建立和评估各种分类、回归和聚类模型。
这些工具箱中包含了众多的算法和方法，如支持向量机、决策树、神经网络、K均值聚类等。
用户可以根据具体问题选择合适的模型和算法，并使用交叉验证和混淆矩阵等指标对模型进行评估。
三、关联分析方法关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中的关联规则。
MATLAB中的关联分析与关联规则挖掘
MATLAB中的关联分析与关联规则挖掘一、引言关联分析是一种在数据挖掘和统计学中广泛应用的技术，用于发现数据集中的关联性规律。
通过关联分析，我们可以从大量的数据中辨识出物品、事件、行为之间的相关性，从而为决策、市场营销、推荐系统等应用领域提供支持。
在MATLAB中，关联分析与关联规则挖掘是一种强大的工具，本文将详细介绍该技术的原理、应用和实现方法。
二、关联分析的原理关联分析的核心思想是寻找数据集中的频繁模式，并根据这些模式推导出潜在的关联规则。
频繁模式是指在数据集中经常出现的组合，而关联规则是关于这些组合之间的条件概率的描述。
通常，我们使用支持度和置信度来度量一个频繁模式或关联规则的重要性。
在MATLAB中，关联分析的实现基于Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori 算法是一种基于迭代的搜索方法，首先从单个项开始，逐步扩展到更大的项集，直到找到满足支持度和置信度要求的频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法则是一种更高效的算法，通过构建一种称为FP树的数据结构来实现快速的模式挖掘。
三、关联分析的应用领域关联分析在各个领域都有广泛的应用，下面我们将介绍几个常见的应用领域。
1. 市场篮子分析市场篮子分析是关联分析的典型应用之一。
通过分析顾客购物篮中不同商品之间的关联关系，商家可以了解哪些商品经常被一起购买，从而制定更加精准的促销策略。
MATLAB提供了强大的数据预处理和关联规则挖掘函数，可以帮助商家快速发现潜在的关联规则，并预测不同商品之间的动态关系。
2. 物流优化在物流管理中，关联分析可以帮助企业找到不同产品之间的搭配关系，从而优化仓储和配送策略。
通过分析各种产品的销售数据，企业可以确定哪些产品需要放在同一个仓库，以便提高配送效率，并减少仓储成本。
MATLAB提供了丰富的数据可视化工具，可以帮助企业更好地理解和分析物流数据。
3. 社交网络分析关联分析在社交网络分析中也具有重要作用。
matlab在关联成像中的应用
matlab在关联成像中的应用
MATLAB在关联成像中的应用包括：
1.图像预处理：使用MATLAB对输入图像进行预处理，以提高关联成
像的质量。
例如，可以对图像进行滤波、去噪、锐化等操作。
2.关联算法：MATLAB中提供了多种关联算法，如全息衍射、互相关、光学流动和小波分析等。
可以根据不同的场景选择最适合的算法。
3. 图像显示：使用MATLAB将关联结果可视化，便于分析和比较。
可
以使用MATLAB绘图函数，如imshow和plot，显示图像和关联结果。
4.图像处理工具箱：MATLAB中的图像处理工具箱提供了各种功能，
如图像增强、形态学处理、边缘检测等，可以用于预处理或后处理关联成
像结果。
5.编程环境：MATLAB提供了良好的编程环境，可以通过编写程序实
现自动化的关联成像过程，提高效率和减少误差。
总之，MATLAB在关联成像中的应用十分广泛，可以大大简化关联成
像的过程并提高其质量和效率。
matlab实现apriori算法关联分析源代码
matlab 实现apriori 算法源代码一、实验目的通过实验，加深数据挖掘中一个重要方法——关联分析的认识，其经典算法为apriori 算法，了解影响apriori 算法性能的因素，掌握基于apriori 算法理论的关联分析的原理和方法。
二、实验内容对一数据集用apriori 算法做关联分析，用matlab 实现。
三、方法手段关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。
市场分析员要从大量的数据中发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的关系。
如果顾客买牛奶，他也购买面包的可能性有多大？ 什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？例如，买牛奶的顾客有80%也同时买面包，或买铁锤的顾客中有70%的人同时也买铁钉，这就是从购物篮数据中提取的关联规则。
分析结果可以帮助经理设计不同的商店布局。
一种策略是：经常一块购买的商品可以放近一些，以便进一步刺激这些商品一起销售，例如，如果顾客购买计算机又倾向于同时购买财务软件，那么将硬件摆放离软件陈列近一点，可能有助于增加两者的销售。
另一种策略是：将硬件和软件放在商店的两端，可能诱发购买这些商品的顾客一路挑选其他商品。
关联规则是描述数据库中数据项之间存在的潜在关系的规则,形式为1212......m n A A A B B B ∧∧∧⇒∧∧∧,其中(1,2...,)i A i m =,(1,2...,)j A j n =是数据库中的数据项.数据项之间的关联规则即根据一个事务中某些项的出现,可推导出另一些项在同一事务中也出现。
四、Apriori 算法1.算法描述Apriori 算法的第一步是简单统计所有含一个元素的项集出现的频率,来决定最大的一维项目集。
在第k 步,分两个阶段,首先用一函数sc_candidate(候选),通过第(k-1)步中生成的最大项目集L k-1来生成侯选项目集C k 。
然后搜索数据库计算侯选项目集C k 的支持度. 为了更快速地计算C k 中项目的支持度, 文中使用函数count_support 计算支持度。
MATLAB中的关联规则挖掘方法
MATLAB中的关联规则挖掘方法引言关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要技术之一，在实际应用中发挥着重要的作用。
它可以从大规模数据集中挖掘出隐藏在其中的潜在关联关系，为企业和研究者提供有价值的信息和决策支持。
在本文中，我们将讨论MATLAB中的关联规则挖掘方法，介绍其原理和实际应用。
一、关联规则挖掘简介关联规则挖掘是一种从数据集中发现条目之间关系的技术。
通过分析事务数据集，它可以找出条目之间的相互依赖和频繁出现的组合。
关联规则通常以"If-Then"的形式表示，例如：“如果顾客购买了商品A，那么他们也可能购买商品B”。
关联规则挖掘可以应用于各种领域，如市场营销、销售预测、推荐系统等。
它可以帮助企业发现潜在的市场机会和消费者行为模式，提供个性化的推荐和精确的预测。
同时，它也可用于科学研究，如分析基因组数据，发现基因之间的相互关联等。
二、关联规则挖掘的原理关联规则挖掘的基本原理是基于频繁项集的发现。
频繁项集是指在数据集中经常共同出现的一组项。
通过统计每个项出现的频率，并设定一个最小支持度阈值，我们可以找出频繁项集。
然后，通过频繁项集构建关联规则，并计算规则的置信度和支持度。
最终，我们可以根据置信度和支持度筛选出有意义的关联规则。
MATLAB提供了多种关联规则挖掘方法的实现，如Apriori算法、FP-Growth 算法和Eclat算法等。
这些算法都基于频繁项集的挖掘，并采用不同的数据结构和优化策略，以提高挖掘效率和准确性。
三、1. Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一。
它通过自底向上的方式逐层挖掘频繁项集。
首先，算法建立以单个项为候选集的频繁项集，然后将频繁项集逐步扩展为包含更多项的候选集，直到找到所有频繁项集为止。
MATLAB通过函数apriori()实现了Apriori算法的挖掘过程。
我们可以指定最小支持度和最小置信度的阈值，并根据数据集进行挖掘。
matlab进行逻辑运算和关系运算的复杂案例
matlab进行逻辑运算和关系运算的复杂案例下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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使用MATLAB实现关联维算法及报告
地理与生物信息学院2011 / 2012 学年第二学期实验报告课程名称：医学信号处理实验名称：关联维算法实现班级学号： 111111111学生姓名： AAAAAAA指导教师： B B 日期：2012 年 6 月一、实验目的和要求实现关联维算法并能够在Matlab 平台上编写出程序，用关联维算法分析医学信号并得出结果。
二、实验准备可以熟练使用Matlab 进行编程。
三、实验内容1、在matlab 平台上实现关联维算法步骤：（1）取m=4、8、10、20、25，（2）取τ=3，应用时间序列重构一个m 维相空间，（3）取r=1：1：5，即：从1变化到5，步长为1，（4）计算C2，∑=--=N j i j i X X r N m r C 1,2)(*1),(θ （j i ≠）（5）重复步骤2）到4），（6）当m 增大到25时计算时，在r m r C ln ),(ln 2-图里表现为曲线的直线部分的斜率不再随m 的变化而变化，此时D2即是所求的吸引子的关联维。
2、用关联维算法分析医学信号并得出结论。
四、实验结果实现代码：fid=fopen('C: \vfdb-418.txt');f=fscanf(fid,'%f',[3 1000]);start=1;t=3;m=[4 8 10 20 25];n=100;Cr=ones([5 5]);for c=1:5f_d=ones([m(c) n]);for i=1:m(c)for j=1:nf_d(i,j)=f(2,start+(i-1)*t+j-1) %重构一个m维相空间endendy=pdist(f_d'); %距离(1 4950)矩阵B=squareform(y); %变成(100 x 100)sum=0;for r=1:5for i=1:100for j=1:100if(r-B(i,j)>0)sum=sum+1;endendendCr(c,r)=1/n^2*(sum-100)endendsave('Cr.mat','Cr')A=importdata('Cr.mat');figure,plot(log(1:5),log(A(1,:)),'r*',log(1:5),log(A(2,:)),'m+',log(1:5), log(A(3,:)),'b*',log(1:5),log(A(4,:)),'g.',log(1:5),log(A(5,:)),'ro') grid on,legend('m=4','m=8','m=10','m=20','m=25',2)xlabel('log(r)'),ylabel('log(Cr)')源数据曲线：测试结果：五、实验小结本次实验中理解了什么是重构相空间算法，进一步知道容量维数的计算，最后完成了本实验要求的关联维算法，如何实现关联维算法。
灰色关联度matlab源程序(完整版)
灰色关联度matlab源程序（完整版）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，最搞清楚，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。
简言之，灰色关联度分析的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。
因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。
灰色关联度可分成“局部性灰色关联度”与“整体性灰色关联度”两类。
主要的差别在于局部性灰色关联度有一参考序列，而整体性灰色关联度是任一序列均可为参考序列。
关联度分析是基于灰色系统的灰色过程, 进行因素间时间序列的比较来确定哪些是影响大的主导因素, 是一种动态过程的研究。
关联度计算的预处理，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=[47.924375 25.168125 827.4105438 330.08875 1045.164375 261.37437516.3372 6.62 940.2824 709.2752 962.1284 84.87455.69666667 30.80333333 885.21 275.8066667 1052.42 435.81]; %样本数据fangzhen=[36.27 14.59 836.15 420.41 1011.83 189.5464.73 35.63 755.45 331.32 978.5 257.8742.44 23.07 846 348.05 1025.4 296.6959.34 39.7 794.31 334.63 1016.4 317.2752.91 17.14 821.79 306.92 1141.94 122.044.21 4.86 1815.52 2584.68 963.61 0.006.01 2.43 1791.61 2338.17 1278.08 30.873.01 1.58 1220.54 956.14 1244.75 3.9125.65 7.42 790.17 328.88 1026.01 92.82115.80 27 926.5 350.93 1079.49 544.3812.63 8.75 1055.50 1379.00 875.10 1.65]; %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);endendfor i=2:m+1for j=1:nDij(i-1,j)=abs(data_gyh(1,j)-data_gyh(i,j));endendDijmax=max(max(Dij));Dijmin=min(min(Dij));for i=1:mfor j=1:nLij(i,j)=(Dijmin+p*Dijmax)/(Dij(i,j)+p*Dijmax); endendLijRowSum=sum(Lij');for i=1:mRij(i)=LijRowSum(i)/n;endR=[R;Rij];endRmatlab求灰色关联度矩阵源代码2010-12-11 22:57 function greyrelationaldegree(X,c)%GRAYRELATIONALDEGREE this function is used for calculating the gery %relation between squence%rememeber that the first column of the input matrix is the desicion %attribution squences.what we want to calculate is the grey ralational degree between%it and other attributions%X is the squence matrix, c is the parameter used in the function%in most of the time, the value of c is 0.5firstrow = X(1,:);reci_firstrow = 1./firstrow;reci_convert = diag(reci_firstrow);initialMIRROR = X*reci_convert;% find the initial value mirror of the sequce matrixA = initialMIRROR'[nrow,ncolumn] = size(A);for (i=2:nrow)C = A(i,:)-A(1,:)D=abs(C);eval(['B' num2str(i) '=D']);amax = max(eval(['B' num2str(i)]))amin = min(eval(['B' num2str(i)]))maxarray(i-1)=amaxminarray(i-1)=aminend %find the difference squence and the max value and min value of each squencemaxmax = max(maxarray)minmin = min(minarray)for(i=2:nrow)for(j=1:ncolumn)eval(['greyrelationdegree' num2str(i)'(j)=(minmin+c*maxmax)/(B' num2str(i) '(j)+c*maxmax)'])endend % calculate the greyralational degree of each datafor(i=2:nrow)eval(['greyrelatioanaldegree_value' num2str(i) '= mean (greyrelationdegree' num2str(i) ')' ])end基于matlab灰色关联度计算的实现2006年07月28日星期五上午 11:06 function r=incident_degree(x0,x1)%compute the incident degree for grey model.%Designed by NIXIUHUI,DalianFisherUniversity.%17 August,2004,Last modified by NXH at 21 August,2004%数据初值化处理x0_initial=x0./x0(1);temp=size(x1);b=repmat(x1(:,1),[1 temp(2)]);x1_initial=x1./b;%分辨系数选择K=0.1;disp('The grey interconnect degree is: ');x0_ext=repmat(x0_initial,[temp(1) 1]);contrast_mat=abs(x0_ext-x1_initial);delta_min=min(min(contrast_mat));%delta_min在数据初值化后实际为零delta_max=max(max(contrast_mat));a=delta_min+K*delta_max;incidence_coefficient=a./(contrast_mat+K*delta_max);%得到关联系数r=(sum(incidence_coefficient'))'/temp(2); %得到邓氏面积关联度我们根据图1的步骤和图2的数据进行编程实现，程序如下：%清除存空间等clear;close all;clc;%载入源数据 %其实这里可以载入execl表格的n=15; %参与评价的人数m=4; %参与评价的指标个数X_0=zeros(n,m); % 数据矩阵X_2=zeros(n,m); %偏差结果的求取矩阵X_3=zeros(n,m); % 相关系数计算矩阵a1_0=[13 18 17 18 17 17 18 17 13 17 18 13 18 13 18];a2_0=[18 18 17 17 18 13 17 13 18 13 17 13 13 17 17];a3_0=[48.67 43.33 43.56 41.89 39.47 43.44 37.97 41.14 39.67 39.83 34.11 40.58 34.19 30.75 21.22];a4_0=[10 10.7 3 5.4 5.4 0.7 4.2 0.5 9.3 0.85 2.9 5.45 4.2 2.7 6]; %指标数X_1=[a1_0',a2_0',a3_0',a4_0']; %最后使用到的数据矩阵%1 寻找参考列x0=[max(a1_0),max(a2_0),max(a3_0),max(a4_0)]; %取每列的最大值（指标的最大值）%2 计算偏差结果i=1;while(i~=m+1) %为什么这个地方会出问题呢for j=1:1:nX_2(j,i)=abs(X_1(j,i)-x0(i));end;i=i+1;end%3 确定偏差的最值error_min=min(min(X_2));error_max=max(max(X_2));%4 计算相关系数i=1;p=0.5;while(i~=m+1)for j=1:1:nX_3(j,i)=(error_min+p*error_max)/(X_2(j,i)+p*error_max); end;i=i+1;end%X_3 %可以在此观察关联矩阵%5 计算各个学生的关连序a=zeros(1,n);for j=1:1:nfor i=1:1:ma(j)=a(j)+X_3(j,i); %%%%其实可以直接用sumend;a(j)=a(j)/m; %%%%%%%%%可以改进%%%%%%%%%%123下一页%end%a %在此可以观测各个学生的序%改进:如果各个指标的所占权重不一样的话,可以添加相应的权系数%6 排序b=a';[c,s]=sort(b);for i=1:1:nd(i)=i;endd=d';result=[d b c s]%7 将结果显示出来figure(1);plot(a);figure(2)bar(a); %柱状图最后所得到的结果如图3到图5所示。
Matlab中的数据挖掘与关联分析
Matlab中的数据挖掘与关联分析数据挖掘和关联分析是当今信息时代中的两个热门话题，也是许多企业和学术界关注的重点。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的功能和工具，为数据挖掘和关联分析领域的研究和应用提供了有力的支持。
数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的关联和规律的过程。
而Matlab则提供了一系列的数据处理和分析工具，可用于数据挖掘的各个环节。
首先，Matlab可以用于数据的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。
通过内置的统计分析函数和工具箱，可以高效地对数据进行处理和转换，以便后续的分析和建模。
接下来是数据挖掘中的关联规则分析。
在Matlab中，可以使用Association Rules工具箱来进行关联分析。
该工具箱提供了经典的Apriori算法和FP-growth算法等关联规则挖掘算法。
用户可以基于自己的数据集，设置支持度和置信度的阈值，从而找到频繁项集和关联规则。
关联规则的挖掘可以帮助我们发现数据中的隐藏关联和规律，对于市场营销、销售预测等领域具有重要意义。
此外，Matlab还支持多种聚类和分类算法，用于数据挖掘中的模式识别和分类任务。
通过使用Cluster Analysis、Classification Learner等工具箱，用户可以对数据进行聚类分析和分类建模。
例如，基于K-means算法的聚类分析可以帮助我们将数据样本划分为不同的类别，而基于支持向量机的分类模型则可以通过训练样本，预测未知数据的类别。
此外，Matlab还提供了强大的图形绘制和可视化工具，可以将数据的分布和关联关系直观地展示出来。
通过使用plot函数、scatter函数等，用户可以将数据点绘制成散点图、曲线图等形式，从而更好地理解数据之间的关系。
通过直观的可视化，我们可以更好地发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为数据挖掘和关联分析提供更多的启示。
除此之外，Matlab还支持各种机器学习算法和深度学习框架的集成，为数据挖掘和关联分析提供了更多的选择和灵活性。