灰色關聯分析一句話，就是按照重要性對因素進行排序。但是演算法還是很有東西的。
不然不同的如何，emmm解決呢，對吧。就是減少資料的絕對數值的差異，將它們統一到近似的範圍內，然後重點關注其變化和趨勢。如果不做處理必然導致大的數值的影響會」淹沒「掉小數值的變數的影響。
所以我們要對資料進行歸一化處理，主要方法有如下幾個：
（1）初值化：顧名思義，就是把這乙個序列的資料統一除以最開始的值，由於同乙個因素的序列的量級差別不大，所以通過除以初值就能將這些值都整理到1這個量級附近。
（2）均值化：顧名思義，就是把這個序列的資料除以均值，由於數量級大的序列均值比較大，所以除掉以後就能歸一化到1的量級附近。
其餘還有如區間化，即把序列的值規範到乙個區間，比如[0, 1]，之間。這個方法實際上在資料處理中應用比較多，但是在gra中似乎常用均值化或者初值化，所以在此不介紹。
說實話感覺不難呢。
數學建模常用模型04 灰色關聯分析法
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灰色關聯分析
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