熵权法topsisPython代码 熵权法求权重matlab代码 熵权法是一种客观赋值的方法,即它通过数据所包含的信息量来确定权重,形象的说如果每个人考试都能考100分,那么这个指标对于这些人的评价是毫无意义的,因为没有任何区分度,熵权法就是通过区分度来确定对于特征的权值,从而能够对事物进行综合的评价。 一般来说,若某个指标...
\6. 熵权法 代码: %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X % (1)在工作区右键,点击新建(Ctrl+N),输入变量名称为X % (2)在Excel中复制数据,再回到Excel中右键,点击粘贴Excel数据(Ctrl+Shift+V) % (3)关掉这个窗口,点击X变量,右键另存为,保存为mat文件(下次就不用复制粘贴了,只需使用load...
熵权法代码的原理很简单。它是根据字符串中每一位置上可能出现的期望频率,来计算熵。它利用熵来衡量字符串中每一位置上可能出现的信息量,并根据这些信息量来构造一个紧凑的编码。 例如,假设一个字符串包含四个字母:A、B、C和D。如果每个字母出现的频率相同,那么熵值就是2,因为每个字母都可以被表示为1位二进制(...
function [weight] = entropy_weight(data) % 数据归一化 data_norm = normalization(data); [m,n] = size(data_norm); % 计算属性的熵值 p = data_norm./sum(data_norm); Entropy = -sum(p.*log2(p),1); % 每个属性的熵 P_Contribute = (1-Entropy)/log2(m); % 属性的信息贡献度 % 如果...
以下是使用Python进行熵权法来对数据框数据进行加权的示例代码: import pandas as pd import numpy as np # 定义熵权法函数 def entropy_weight(df): """ df: pan...
熵权法是多变量综合评价时常采用的一种方法,其主要作用是为多个变量确定一个客观的权重,并结合数据本身计算最终的得分情况, 从而得到一个综合指数来展现整体层面的发展水平和变化,并且它还可以得到每个指标的得分以及二级指标的得分,有助于进一步分析。这一方法可用于***安全评价体系,***风险预警体系这类研究,也可...
熵权Topsis法stata代码,适用于面板数据,可以处理正向指标和负向指标,配有操作说明及示例数据,跟着学习即可学会操作。 # N, a) w! G+ u% q% Y" n7 \ 代码均已调试好,操作十分简单,导入自己的数据,修改变量名称即可计算出最后的结果。 TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况,结合‘理想解’(正理想...
下面是使用Python实现熵权法的代码: ```python import numpy as np def entropy_weight(X): # 对数据进行标准化处理 X = (X - np.min(X, axis=0)) / (np.max(X, axis=0) -np.min(X, axis=0)) # 计算每个指标的信息熵 entropy = -np.sum(X * np.log(X), axis=0) # 计算每个指标的权...
以属性值为实数、规格为4*8且权重完全未知的感知效用矩阵为例,根据熵权法求出所有指标属性的权重。 这里借助原初矩阵(4*8)的规格,定义感知效用的行列: (1)决策矩阵归一化 根据归一化公式,编写如下代码完成操作: 规范化后矩阵变化为: (2)计算属性熵值 ...