n x(1)x(1) 为原始数列X的初始化数列。 这样,我们可对表2中的17个数列进行初始化处理。注意,对于前15个数列, 随着时间的增加,数值的增加意味着运动水平的进步,而对后2个数列来讲,随着时间 的增加,数值(秒数)的减少却意味着运动水平的进步。因此,在对数列xs及x进 行初始化处理时,采取以下公式 =/()x(x()x(① x(2)x1(3)x1(4)x(5) ,i=15,16 依照问题的要求,我们自然选取铅球运动员专项成绩作为参考数列,将表2中的 各个数列的初始化数列代入(1)及(2)式,易算出各数列的关联度如下表(这里 p=0.5)。 表3关联度计算结果 F 0.588 0.663 0.854 0.776 0.502 0.659 0.582 /12 /13 0.696 0.705 0.933 0.847 0.745 0.726 计算的 MATLAB程序如下: clc. clear load x. txt%把原始数据存放在纯文本文件xtxt中 x(i,)=x(n:)/x(i,1),%标准化数据 fori=16:17 x(i,)=x(,1)x(G,),%标准化数据 data=x: n =size(data, 1) ck=data(1, ) mI=size(ck, 1) bj=data(2: n, ) m2=size(bj, 1); for F=l m1 t(, )=bj(, )-ck(i, ):-421- ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = (1) ( ) , , (1) (2) 1, x x n x x x " 为原始数列 X 的初始化数列。 这样，我们可对表 2 中的 17 个数列进行初始化处理。注意，对于前 15 个数列， 随着时间的增加，数值的增加意味着运动水平的进步，而对后 2 个数列来讲，随着时间 的增加，数值（秒数）的减少却意味着运动水平的进步。因此，在对数列 15 x 及 16 x 进 行初始化处理时，采取以下公式 ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = (5) (1) , (4) (1) , (3) (1) , (2) (1) 1, i i i i i i i i i x x x x x x x x x ，i = 15,16 依照问题的要求，我们自然选取铅球运动员专项成绩作为参考数列，将表 2 中的 各个数列的初始化数列代入（1）及（2）式，易算出各数列的关联度如下表（这里 ρ = 0.5 ）。 表 3 关联度计算结果 1r 2r 3r 4r 5r 6r 7r 8r 0.588 0.663 0.854 0.776 0.855 0.502 0.659 0.582 9r 10 r 11 r 12 r 13 r 14 r 15 r 16 r 0.683 0.696 0.896 0.705 0.933 0.847 0.745 0.726 计算的 MATLAB 程序如下： clc,clear load x.txt %把原始数据存放在纯文本文件 x.txt 中 for i=1:15 x(i,:)=x(i,:)/x(i,1); %标准化数据 end for i=16:17 x(i,:)=x(i,1)./x(i,:); %标准化数据 end data=x; n=size(data,1); ck=data(1,:);m1=size(ck,1); bj=data(2:n,:);m2=size(bj,1); for i=1:m1 for j=1:m2 t(j,:)=bj(j,:)-ck(i,:);