第四步:计算得分并归一化 1.计算原理 2.代码实现 问题提出 通过这20条河流的4个指标,对这20条河流进行打分 第一步:数据输入 1.如何从excel中复制数据直接储存为matlab变量 选取想要的数据 在matlab的工作区中新建一个变量,将数据复制到变量中 2.如何将变量储存为mat文件,利用load函数加载数据 在matlab工作区右键...
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 = 1:num_attributes switch data_...
（5）根据结果确定方案排序 按照相对贴近度从大到小的顺序对待决策方案进行排序，评价对象排在前面的更优。【3】代码详解 本文研究属性值实数，属性权重完全已知的多属性决策问题，原初矩阵如下表所示，其中所有属性均为效益型指标，决策与编码过程按以下步骤进行。原初矩阵在MATLAB中的编码如下所示。顺便测量一下原初矩...
@文心快码BaiduComate熵权topsis法matlab代码 文心快码BaiduComate 熵权TOPSIS法是一种结合了熵权法和TOPSIS法的多属性决策方法。熵权法用于确定各评价指标的权重,而TOPSIS法则用于根据这些权重对方案进行排序。下面我将分步骤介绍如何在MATLAB中实现熵权TOPSIS法,并提供相应的代码片段。 1. 理解熵权TOPSIS法的基本原理和步骤...
以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示如何实施TOPSIS方法: ```matlab function topsisMethod(data, weights) % data是一个m x n的矩阵,其中m是解决方案的数量,n是标准的数量 % weights是一个包含每个标准权重的长度为n的向量 % Step 1:标准化矩阵 normalizedData = normalize(data, 'range'); % Step 2:...
通过matlab实现topsis算法 TOPSIS算法程序，包括矩阵列的正向化（将极⼩型和中间型化为极⼤型）、矩阵的归⼀化处理（消除量纲）、最后计算各个元素对应得得分。代码如下：clc;clear a = input('');[m,n] = size(a);while true typ = input('请输⼊列指标类型极⼩型 or 中间型 or ⽆','s');...
clear all clc %% 导入数据 %(1)在工作区右键,点击新建(Ctrl+N),输入变量名称为X %(2)双击进入X,输入或拷贝数据到X %(3)关掉这个窗口,点击X变量,右键另存为,保存为mat文件 %(4)注意,代码和数据要放在同一个目录下哦,且Matlab的当前文件夹也要是这个目录。 load data_water_quality.mat %% 数据预处理...
Topsis算法的实现——MATLAB版本 CSDN代码没有MATLAB的版本,因此以下都是显示的MATLAB版本。 主函数 clear clc filename="附件:数据.xlsx"; sheet=1; range="A1:O32156"; datas=xlsread(filename,sheet,range); n=32155; for i=1:32155 for j=1:6...
三、MATLAB代码实现 1.主函数topsis.m 2.正向化函数 Positivization.m 3.熵权法函数 Entropy_Method.m 4.ln函数 mylog.m 写在前面 本篇不介绍熵权法以及topsis分析法的详细原理 若想了解请移步其他博客!!! 恰恰相反,本篇为懒人福利,适用于数学建模等需要快速解决问题的赛事。