熵权法python代码: # 首先导入必要的库 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score # 为模型准备数据 iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 随机将数据分为训练集和测试集 np.random.seed(0) indices = np.random.permutation(...
熵权法python代码实现 熵权法(Entropy Weight Method)是一种多属性决策方法,用于确定各属性在决策中的权重。它基于信息熵理论,通过计算各属性的信息熵来确定权重,能够避免主观因素的干扰,更客观地进行决策分析。 在Python中,可以利用numpy库实现熵权法。下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python实现熵权法。 熵...
df = pd.read_csv('data.csv') # 执行熵权法 weights = entropy_weight(df) # 输出权重值 print('各指标的权重为:', weights) 其中,df代表需要进行加权的数据框,entropy_weight()函数用于计算每个指标的权重,返回一个numpy.array数组,表示各指标的权重值。在主程序中,调用entropy_weight()函数并将返回值存...
步骤3:计算熵 接下来,通过如下代码计算每个指标的信息熵: importnumpyasnp# 计算每列的熵defcalculate_entropy(df):P=df.div(df.sum(axis=0),axis=1)# 计算概率P.replace(0,np.nan,inplace=True)# 避免对数为0entropy=-(P*np.log(P)).sum(axis=0)/np.log(len(df))returnentropy entropy_values=ca...
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...
此外,我们还利用熵 topsis 方法评估食物系统的稳定性。对于情报学期刊指标权重的计算,结合python的代码和数据我们采用熵权法,通过对数据的处理和分析,得到了期刊学术质量、期刊影响力和期刊显示度等一级指标的权重。 对于重构粮食系统的建议Re-optimizing Food System...
TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)可翻译为逼近理想解排序法,是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。熵权…
下面是使用Python实现TOPSIS熵权法的代码: ```python import numpy as np def topsis(matrix, weights): # 数据标准化 normalized_matrix = matrix / np.sqrt(np.sum(matrix**2, axis=0)) # 确定权重 entropy = np.sum(normalized_matrix * np.log2(normalized_matrix), axis=0) weights = entropy / ...
清风数学建模Python代码——基于熵权法对Topsis模型的修正对应清风老师的《番外篇:基于熵权法对Topsis模型的修正》这一节鉴于本校被可恶的美国佬制裁不能在比赛中使用强大的MATLAB,于是使用Python这个同样很强大的工具进行替代,以下是用Python语言复现清风老师的课件中的