主要给大家介绍了关于Python对列表中各项进行关联的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面跟着小编来一起学习学习吧。

煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。

关联分析matlab代码数字半音调 该存储库包含用于数字半色调技术的MATLAB和Python代码 提供的代码 MATLAB： 拜耳 乌利希尼 点扩散（dotdiff.m：可以执行Knuth和Mese-Vaidhyanathan点扩散） 错误扩散（floyd_serp.m：可以执行floyd-steinberg错误扩散，errdiff.m：在执行过程中将被调用） 直接二进制搜索（DBS）（EDBS.m：有效DBS） Python 拜耳半色调 Ulichney半色调 弗洛伊德-施泰因贝格误差扩散 **还包括用于点过程统计的代码：源代码取自Modern Digital Halftoning：有关详细信息，请参阅软件指南。 有关详细信息，请参阅博客： 参考纸： 郭景明和S.Sankarasrinivasan。 “数字半色调数据库（DHD）：对半色调类型的全面分析。” 2018年亚太信号和信息处理协会年度峰会和会议（APSIPA ASC）。 IEEE，2018年。

基本的关联分析操作 Soybean数据的关联分析 用“Explorer”打开“soybean.arff”后，切换到“Associate”选项卡。默认关联规则分析是用Apriori算法。 点“Choose”右边的文本框修改默认的参数，弹出的窗口中点“More”可以看到各参数的说明。 点击“Start”按钮开始关联分析。 WEKA中关联分析的过程 假设最小置信度设定为0.9，支持度上限1，支持度下限0.1： 从数据项的支持度上限100%-5%开始，逐步递减5％，直到至少有满足置信度条件（即≥90%）的10条规则，或者支持度达到了10%的下限。

机器学习之关联分析与频繁项集（Apriori和FP-Growth算法）-附件资源

灰色关联分析代码_matlab源码.rar

灰色关联分析代码_matlab源码.rar

利用python实现数据关联分析，找出数据关联规则从而对其进行优化等；采用Apriori算法实现，包含两个数据集。

灰色关联分析matlab代码

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。