灰色关联分析法MATLAB实现

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。

随着层次分析法的应用越来越广泛，Matlab程序成为其重要的实现工具。这份代码经过验证，确保您能顺利使用。

这是我整理的数学建模学习代码，方便大家学习和使用。

灰色关联分析MATLAB代码的计算方法参考文献包括王宁练的研究，探讨了冰川平衡线变化的主导气候因子。

层次法的 MATLAB 实现挺适合做决策模型的，尤其是那种多因素对比的场景。你先输入一个判断矩阵，比如用input('A=')，程序会自动帮你跑一遍特征值计算和一致性检验。整个过程挺直观的，矩阵的归一化、权重的计算，都藏在循环里帮你搞定。 判断矩阵就是把不同因素两两比较的重要性写下来，比如 A 比 B 重要 3 倍，你就填个3。程序会用迭代的方式让权重慢慢稳定下来，直到差值小于阈值p才停。这个细节挺关键，不然权重算得不准。 还会自动算最大特征值和一致性比率（CR），小于 0.1 就你的矩阵比较靠谱，不然就要回去改判断矩阵。这个一致性检验别忽略，多人就是在这儿翻车的。 如果你要做决策，比如选供应

灰关联法（GRA）是个挺有意思的工具，适合做正交试验的数据。简单来说，它能你找出每个因素对实验结果的关联度，进而优化实验条件。要是你不太懂交互作用的话，这个方法好用。通过 GRA，你可以快速识别出哪些因素在实验中最重要，优化起来就省时省力。其实，正交试验设计本身挺复杂，但有了 GRA 的辅助，起来就清晰多了。

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。

层次分析法（AHP）特点：分析思路清楚，可将系统分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化；分析时需要的定量数据不多，但要求对问题所包含的因素及其关系具体而明确；

这是用MATLAB实现的主成分分析法的源代码，包含了数据，可以直接运行。