(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,充分利用原始数据的信息, 精确地反映各评价方案之间的差距。 首先先将原始数据矩阵统一指标类型(一般正向化处理) 得到正向化的矩阵,再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响,并找到...
python实现topsis 用Python实现TOPSIS方法 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种用于多属性决策分析的方法,能够帮助决策者根据多个标准选择最佳方案。本文将逐步教你如何用Python实现TOPSIS。下面,我们将首先概述整个解决过程,并使用表格展示步骤。 TOPSIS的实现流程 现在我们逐步介绍...
📚 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...
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和最劣,并采用欧氏距离的计算方法计算各样本数据,或者说是各评价对象数据与最优最劣方案的距离,也就是接近程度。 需要注意的是,在计算距离的过程中可以忽略权重,也...
TOPSIS法计算正负理想python实现 topsis法步骤,TOPSIS法背景知识TOPSIS法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)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
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息量越大,对综合评价的影响也越大。 TOPSIS法:通过计算各评价对象与理想解和负理想解的接近程度进行排序。理想解是各指标最优值...
下面是使用Python实现TOPSIS综合评价法的代码示例。 首先,我们需要导入必要的Python库,如numpy和pandas,以及math库用于数学计算。 ```python import numpy as np import pandas as pd import math ``` 接下来,我们定义一个函数来计算每个评价指标的正向理想解和负向理想解。 ```python def calculate_ideal_values(...
根据我的搜索结果,TOPSIS—熵权法综合评价的基本原理是: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。熵权法是一种客观确定指标权重的方法,可以避免主观因素的影响...
Python实现TOPSIS分析法的示例代码 一 开发环境 集成开发工具:jupyter notebook 6.2.5 集成开发环境:python 3.10.6 第三方库:numpy、matplotlib.pyplot 二 题目 题目:评价下表中20条河流的水质情况。 注:含氧量越高越好(极大型指标),PH值越接近7越好(中间型指标),细菌总数越少越好(极小型指标),植物性营养物量...
使用的编程语言:python3.7.1 (Anaconda3) 使用的编辑器:Sublime Text 3 使用的模块:pandas、numpy import pandas as pd import numpy as np def topsis(data, weight=None): # 归一化 data = data / np.sqrt((data ** 2).sum()) # 最优最劣方案 Z = pd.DataFrame([data.min(), data.max()],...