灰色关联

资 源 简 介

灰色关联

详 情 说 明

灰色关联分析方法是一种用于衡量因素间关联程度的数据挖掘技术，适用于小样本、贫信息的不确定系统分析。其核心是通过计算序列间的几何形状相似度来判断关联性，主要包含三个关键步骤。

归一化处理是首要环节，目的是消除量纲差异。常用的方法包括初值化（所有数据除以第一个值）、均值化（除以序列平均值）和区间相对化（映射到[0,1]范围）。不同场景下选择的归一化方式会直接影响后续分析的敏感性。

权重分配环节决定了各因素的相对重要性。可以采用熵权法根据数据离散程度自动计算，或由专家根据经验主观赋权。对于多层级指标体系，可能需要结合AHP层次分析法确定权重。

关联度计算是整个方法的核心。首先需要确定参考序列和比较序列，通过计算关联系数反映局部相关性，最后用加权平均得到全局关联度。典型的关联度模型包括邓氏关联度和绝对关联度，前者侧重变化趋势相似性，后者关注数值接近程度。

实际应用中，该方法常用于系统诊断、方案优选和因素排序。例如在工业生产中分析工艺参数对质量的影响，或在经济领域研究不同指标与GDP的关联强度。需要注意的是，灰色关联分析对异常值较为敏感，且关联度的绝对值解释需结合专业背景。