1 简述C.L.Hwang 和 K.Yoon 于1981年首次提出 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)。TOPSIS 法是一种常用的组内综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地…
📚 首先,导入必要的库:```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ```📈 读取数据:```python data = pd.read_excel('xx.xlsx') ```🕒 定义时间列名:```python time_column = 'xx时间' # 时间列名 ```🗂️ 提取时间数据:```python t...
1 Topsis法的简要介绍 2 TOPSIS法的理论介绍 2.1 数据模型介绍 2.2 数据归一化处理 2.3 寻找最优最劣方案 2.4 基于欧氏距离计算样本与最优方案和最劣的接近程度 3 Python代码 1 Topsis法的简要介绍 今天介绍的TOPSIS权重法是一种常用的综合评价方法,它的基本思想是对归一化处理之后的数据集,找到有限方案中的最优...
熵权TOPSIS法是一种结合熵权法和TOPSIS法的多属性决策分析方法,通过计算各评价指标的权重并结合理想解和负理想解的距离进行综合评价。以下是熵权TOPSIS法在Python中的实现步骤和代码: 1. 理解熵权TOPSIS法的基本原理和步骤 熵权法:基于信息熵的概念确定各评价指标的权重。信息熵越小,指标的权重越大,表明该指标提供的信...
TOPSIS综合评价法是一种常用的多属性决策分析方法,可以帮助我们在给定的多个选项中确定最佳选项。以上是使用Python实现TOPSIS综合评价法的代码示例,你可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。这种方法的主要步骤包括标准化矩阵、权重化矩阵、计算正向理想解和负向理想解、计算距离和相似度得分、最后进行排序。注意,在实际应用...
1.TOPSIS法介绍 TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution),可翻译为逼近理想解排序法,国内常简称为优劣解距离法,TOPSIS 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。
TOPSIS法计算正负理想python实现 topsis法步骤 TOPSIS法 背景知识 TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 可翻译为逼近理想解排序法,国内常简称为优劣解距离法 与层次分析法相比,topsis的先决条件是有初始的数据,所以我们更应该通过这些数据进行分析...
变异系数法是一种用于衡量数据变异程度的统计方法,它能够显示数据的离散程度。结合TOPSIS方法,可以利用变异系数来考虑数据的相对差异性,从而更准确地评估方案的优劣。 在本文中,我们将使用Python编程语言来实现TOPSIS方法,并结合变异系数法对数据进行评估。 2. TOPSIS方法原理 TOPSIS方法的基本原理是将每个方案表示为一个...
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出,TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。 以往的topsis往往在excel中进行计算,但是如果涉及到多时空比较的话,需要计算多次Topsis,因...
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 / ...