评价模型TOPSIS与熵权法MATLAB代码 函数代码 function topsis_example(data, data_types, up_OK, down_OK, upper_bounds, lower_bounds,middle) % 数据预处理 [num_objects, num_attributes] = size(data); normalized_data = zeros(num_objects, num_attributes); % 1. 根据数据类型进行正向化处理 for i =...
二、TOPSIS 2.1 关于TOPSIS 2.2 正向化处理 2.3 进行标椎化处理 2.4 对各个目标(决策、方案等)进行评分 三、熵权法 3.1 定义 3.2 计算步骤 总结 前言 在前面的《利用Matlab实现AHP评判模型》一文中,我们有讨论到AHP的一些缺点,例如主观性过强、判断矩阵的填写需要专家填写难以实现以及缺乏数据支撑等。所以在这里我...
信息熵越大对应的信息量越小 熵权法的计算步骤: (1)判断输入的矩阵中是否存在负数,如果有则要重新标准化到非负区间 (2)计算第j项指标下第i个样本所占的比重,并将其看作相对熵计算中用到的概率 (3)计算每个指标的信息熵,并计算信息效用值,并归一化得到每个指标的熵权 信息效用值的定义:dj=1-ej 信息效用值...