TOPSIS综合评价模型,完整python代码 (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...
就像人的“体力”有极限一样,一个地区的资源环境也有它的“承受天花板”。今天,我将用Python带你做一次专业级的县域承载力测评,结果可能颠覆你的认知! 二、模型原理:熵权TOPSIS是什么? 1. 简单比喻 想象评选“最佳美食”: 熵权法:根据食材多样性(信息量)自动给“口感”“营养”等指标赋权重 TOPSIS:计算每道菜与...
python 熵权法模型的检验 topsis熵权法python 1、TOPSIS基本概念 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )模型中文叫做“逼近理想解排序方法”,是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是一种距离综合评价方法。基本思路是通过假定正、负理想解,测算各样本与正、负理想...
这里有一个MATLAB 代码案例,可以参考使用,从熵权法到得出评分,本文还是着重从Python的角度实现。 MATLAB代码 AI检测代码解析 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为 X load data_water_quality.mat % 数据的名字叫 data_water_quality %% 第二步:判断是否需要正向化 [n,m] = size(X); disp(['...
以下是使用Python实现TOPSIS方法的步骤和代码示例: 1. 了解TOPSIS方法的基本原理和步骤 TOPSIS方法的基本原理是:首先,对原始数据进行正向化和标准化处理;然后,确定各评价指标的权重;接着,计算各方案与理想解和负理想解的距离;最后,根据距离计算各方案的相对接近度,并进行排序。 2. 准备数据集 数据集应包含评价指标...
```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(df, criteria, weights): ideal_positive = [] ideal_negative = [] for col in df.columns: if col in criteria: if...
```python positive_ideal_solution = weighted_normalized_df.max() negative_ideal_solution = weighted_normalized_df.min() print("Positive Ideal Solution:") print(positive_ideal_solution) print("\nNegative Ideal Solution:") print(negative_ideal_solution) ``` 输出: ``` Positive Ideal Solution: ...
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...
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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。