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2025-10-16 发布于甘肃
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灰色关联分析.docx

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分析流程

数据源：

CardFraud(1).xlsx

算法配置：

算法：灰色关联分析

分析结果：

暂无结论

分析步骤

1.针对数据进行无量纲化处理（均值化、初值化）。

2.求解母序列（对比序列）和特征序列之间的灰色关联系数值。

3.求解灰色关联度值。

4.对灰色关联度值进行排序，得出结论。

PS:初值化：顾名思义，就是把这一个序列的数据统一除以最开始的值，由于同一个因素的序列的量级差别不大，所以通过除以初值就能将这些值都整理到1这个量级附近。均值化：顾名思义，就是把这个序列的数据除以均值，由于数量级大的序列均值比较大，所以除掉以后就能归一化到1的量级附近。

详细结论

输出结果1：灰色关联系数

关联系数结果

Repeat

Online

0.9733230962174695

0.9461462732733747

0.9814945365459248

0.989465771916554

0.9760871632430307

0.9657875590793266

0.9734299107192864

0.9631860142456123

0.986245153139565

0.9969881438899274

0.976551529652149

0.9945407188973657

0.9748078429170974

0.9645350775868846

0.9758596705124258

0.9952593300848854

0.999143652315251

0.9796118653068472

0.9692381372912644

0.9847585331027182

0.9742760993217947

0.9841188148403873

0.9736499234285757

0.5803305049749218

0.5705590469947279

0.973322180963851

0.9630805398265614

0.9844652815720124

0.9739890567871585

图表说明：

以上表格为预览结果，全部数据请点击下载按钮导出。

关联系数代表着该子序列与母序列对应维度上的关联程度值（数字越大，代表关联性越强）。

智能分析：

从上表可知，针对2个评价项（Repeat、Online）以及10000项数据进行灰色关联度分析，并且以Distance1作为“参考值(母序列)，研究2个评价项(Repeat、Online与Distance1的关联关系（关联度），并基于关联度提供分析参考，使用灰色关联度分析时，分辨系数取0.5，结合关联系数计算公式计算出关联系数值，并根据关联系数值，然后计算出关联度值用于评价判断。

PS：分辨系数ρ∈(0，∞)，ρ越小，分辨力越大，一般ρ的取值区间为(0，1)，具体取值可视情况而定。当ρ≤0.5463时，分辨力最好，通常取ρ=0.5。

输出结果2：关联系数图

图表说明：

关联系数代表着该子序列Repeat、Online对与母序列对应维度上的关联程度值（数字越大，代表关联性越强）。

输出结果3：灰色关联度

关联度结果

评价项

关联度

排名

Repeat

0.977

Online

0.971

图表说明：

关联度表示各评价项与“参考值”(母序列)之间的相似关联程度，其是由关联系数进行计算平均值得出，关联度值介于0~1之间，该值越大表示评价项与“参考值”(母序列)相关性越强，关联度越高，意味着评价项与“参考值”(母序列)之间关系越紧密，因而其评价越高。结合关联度值，针对所有评价项进行排序，得到各评价项排名。

智能分析：

结合上述关联系数结果进行加权处理，最终得出关联度值，使用关联度值针对2个评价对象进行评价排序；关联度值介于0~1之间，该值越大代表其与“参考值”(母序列)之间的相关性越强，也即意味着其评价越高。从上表可以看出：针对本次2个评价项，Repeat评价最高(关联度为：0.977)，其次是Online(关联度为：0.971)。

参考文献

[1]?ScientificPlatformServingforStatisticsProfessional2021.SPSSPRO.(Version1.0.11)[OnlineApplicationSoftware].?Retrievedfrom.

[2]?AzzehM,NeaguD,CowlingPI.Fuzzygreyrelationalanalysisforsoftwareeffortestimation