正交试验灰关联度分析法2007

灰色关联法的 MATLAB 封装，功能挺全，注释也清晰，用起来不费劲。适合建模比赛或者想搞数据的朋友，直接套用就行，节省不少时间。顺手整理了几个相关的学习资料，感兴趣的可以看看。

拟水平法的极差分析与一般正交试验类似，但在计算拟水平因素K值和极差R时有区别。拟水平法的方差分析步骤与一般正交试验相同，但拟水平列的偏差平方和和自由度计算不同。

灰色关联度算法的基础代码可以在这里下载，适用于Matlab环境。灰色关联度分析是一种用于数据关联度分析的方法，通过模糊化处理实现数据之间的关联度量化。这份源码提供了实现灰色关联度分析的基本功能，适合需要进行数据关联分析的科研工作者和学生使用。

基于关联度的遗传算法看起来挺有意思的，结合了遗传算法和关联规则挖掘，能在一些实际场景下发挥蛮大的作用。比如，银行卡系统中就能用来做客户信用度预测。这篇论文中提到的适应度函数，通过关联度来优化，效果还不错。如果你在做类似的数据挖掘任务，或者对遗传算法应用感兴趣，这篇论文可以给你不少启发。并且，文中也给出了具体的应用实例，做了功能上的展示，挺值得看看哦。你看完之后会对这类算法的实际应用有更清晰的了解。

共词分析法，通过分析文献中词汇对或名词短语的共现情况，揭示学科主题之间的关联。词汇对在同一文献中出现的频率越高，表明这两个主题的关系越紧密。 具体而言，共词分析法统计一组文献主题词两两之间在同一文献出现的频率，构建共词网络。网络中节点之间的距离反映主题内容的亲疏关系。 该方法利用包容系数、聚类分析等统计手段，将复杂的共词关系转化为直观的数值和图形，清晰地呈现主题词之间的关联。

这是一个利用MATLAB编写的层次分析法程序，用于计算单层判断矩阵的权值。

选取数据表格，自动生成试验顺序。输入试验结果，一键计算，即可获得分析报告。

正交试验设计提供了简化试验过程和分析试验结果的方法，适用于生产和科学研究领域。

AHP层次分析法操作指南 想要运用AHP层次分析法解决问题，你需要遵循以下步骤： 明确问题: 首先，你需要明确你想要解决的问题是什么，以及你期望得到的结果是什么。 建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层，代表你想要达成的目标。准则层位于中间层，代表影响目标的因素。方案层位于最底层，代表解决问题的可选方案。 建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素，你需要进行两两比较，并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵，用于计算每个元素的相对重要性。 层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，可以得到每个元素在该层级中的权