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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。该算法用于测量两个变量的相似性，就像`cor`一样。如果要评估某些单位，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和v1之间的灰色关联度...近似地测量reference和v1的相似度。
*另一个是评估某些单位的好坏。
| 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 |
示例
##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 (distingCoeff<0 | distingCoeff>1) 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
```
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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