Entropy_Weight=function(X,index=NULL){#实现用熵权法计算各指标(列)的权重及各数据行的得分#X为原始指标数据,一行代表一个样本,每列对应一个指标#index指示各指标列的正负向,"pos"表示正向,"neg"表示负向,默认都是正向指标#s返回各行(样本)得分,w返回各列权重if(is.null(index))index=rep("pos",ncol(X...
层次分析和熵权法R语言 使用R语言实现层次分析法(AHP)和熵权法(Entropy Weight Method) 在决策科学领域,层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)和熵权法是常用的权重分配方法。本文将带你一步步通过R语言实现这些方法。以下是整个流程的大致步骤: 流程步骤 接下来,我们将详细说明每一步,配上所需的R代码。 1....
(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { # 实现用熵权法计算各指标(列)的权重及各数据行的得分 # X为指标数据, 一行代表一个样本, 每列对应一个指标 # index指示向量,指示各列正向指标还是负向指标,1表示正向指标,2表示负向指标 # s返回各行(样本)得分,w返回各列权重 pos = which(index ...
熵权法(EEM, entropy evaluation method)是根据指标信息熵的大小对指标客观赋值的一种方法,信息熵越大,代表该指标的离散程度很大,包含的信息就多,所赋予的权重就越大。也就是说,这个方法实际上关注的是变量的取值的多样性,取值大小差异越大的,即离散程度越高的,就说明这个feature的重要程度很大,包含了更多的信息。
weights <- entropyWeight(entropy) #输出熵权重 names(weights) <- names(data)[2:5] weights 这段代码假设数据是以CSV格式存储的,其中第一列是样本标识,后面四列是指标。通过“entropy”包中的函数,可以分别计算每个指标的熵值和熵权重,并输出最终权重。在实际应用中,可以根据具体情况对代码进行修改,以适应不同...
entropy_weight <- (1 - entropy_data)/ sum(1 -entropy_data) 计算相对接近度 在将指标向量规范化后,利用熵值法得到的权重计算得到加权标准化矩阵,然后提取正理想方案和负理想方案并计算出各个方案距离正负理想方案的距离,最终根据计算得到距离比值进行排序。具体计算过程如下: ...
rwppi rwrubber world rwt ramp weight rwvb rwy n dy garu di rx baseband interface rx ip rxab rxec- lvds rxqp receive-q ry weight ryad boudebouz ryan babel ryan chuckled ryan cup ryan dick ryan gavin ryan giggs giggs ryan lochte ryan moore ryan seabury ryan sweeney ryan turain rybad...
reaction dynamometer reactionengine reaction enthalpy reactionenthalpynumbe reaction entropy reaction equilibrium reaction equipment reaction feedback of reactionfield reactionflask reaction flux reaction force reactionformation reaction formula reaction function reaction function equ reactionfunctions reaction furnace ...
第一个熵值Entropy:这个熵值是度量数据的不纯度的amount of uncertainty or impurity,我们记住熵值越大数据越不纯就好。那么按照熵值的标准我们希望通过节点后形成的分支数据越纯越好,对应的就是熵值越小越好。 第二个信息增益Information Gain:这个是数据划分前的熵值和通过节点划分后的平均熵值的差,刚刚说了熵值越小越...
criterion:字符型,用来指定做属性划分时使用的评价准则,'gini'表示基尼系数,也就是CART树,'entropy'表示信息增益; max_features:用来控制每个结点划分时从当前样本的属性集合中随机抽取的属性个数,即控制了随机性的引入程度,默认为'auto',有以下几种选择: ...