熵权法matlab代码求权重

时间: 2023-07-07 08:35:16 AIGC 浏览: 511
以下是熵权法的MATLAB代码实现,用于求解各个指标的权重: ```matlab % 假设有3个指标,数据存储在矩阵A中 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 对每个指标进行标准化处理 [m, n] = size(A); % m表示数据个数,n表示指标个数 B = zeros(m, n); % 存储标准化后的数据 for i = 1:n B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i))); end % 计算每个指标的熵值 E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值 for i = 1:n p = B(:, i) / sum(B(:, i)); % 计算每个数据的概率 E(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算熵值 end % 计算每个指标的权重 w = (1 - E) / sum(1 - E); ``` 其中,矩阵A存储原始数据,B存储标准化后的数据,E存储每个指标的熵值,w存储每个指标的权重。需要注意的是,熵值的计算中使用了log2函数,因此在计算之前需要确保数据都是正数。
相关问题

熵权法matlab代码求A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];权重

以下是熵权法的MATLAB代码实现,用于求解矩阵 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 的权重: ```matlab % 假设有3个指标,数据存储在矩阵A中 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 对每个指标进行标准化处理 [m, n] = size(A); % m表示数据个数,n表示指标个数 B = zeros(m, n); % 存储标准化后的数据 for i = 1:n B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i))); end % 计算每个指标的熵值 E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值 for i = 1:n p = B(:, i) / sum(B(:, i)); % 计算每个数据的概率 E(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算熵值 end % 计算每个指标的权重 w = (1 - E) / sum(1 - E); % 输出结果 disp("每个指标的权重为:"); disp(w); ``` 其中,矩阵A存储原始数据,B存储标准化后的数据,E存储每个指标的熵值,w存储每个指标的权重。需要注意的是,熵值的计算中使用了log2函数,因此在计算之前需要确保数据都是正数。运行以上代码,即可得到矩阵 A 的各个指标的权重。

熵权法 matlab代码

熵权法是一种综合评价方法,主要用于对多个指标进行综合评价,来对研究对象进行综合打分。熵权法是目前比较流行的一种方法之一,主要基于信息熵理论。信息熵是对信息不确定性的度量,用来衡量事件或系统的混乱程度。熵权法通过计算每个指标的熵,来确定每个指标在综合评价中的权重以及相对重要性。熵权法的主要优点是不需要提前定义权重,能够更加客观地评价事物的各项指标,被广泛应用于各个领域。 熵权法的Matlab代码如下: function [W]= Entropyweight(data) % 计算熵权 [m,n]=size(data); % 数据归一化 P=data./repmat(sum(data),m,1); % 计算信息熵 E=-1/ log(n)* sum(P .* log(P),2); % 计算权重 W=(1-E) / sum(1-E); end 代码主要分为三个步骤,首先对数据进行归一化处理,然后计算每个指标的信息熵,最后计算每个指标的权重。其中熵权法的核心部分是计算信息熵,这里用到的是熵的定义式。在计算信息熵时,需要注意归一化处理的方法和信息熵的计算方式,这直接影响到最终权重的准确性。 使用熵权法可以轻松地对多个指标进行综合评价,得出每个指标在综合评价中的权重,进而指导相关决策。由于Matlab是一种强大的数值计算和数据可视化工具,用它来实现熵权法能够提升算法的效率和精度,也方便研究人员对结果进行可视化分析。
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function weights = EntropyWeight(R) R=[11362.52 0.09 0.16 0.46 248826.93 61764.00 1175.46 13945.94 0.09 0.12 0.46 366749.75 67492.00 2006.30 6494.10 0.09 0.18 0.46 575484.13 55450.00 3179.81 2786.58 0.09 0.37 0.46 240453.22 47127.00 1007.70 3652.31 0.09 0.31 0.46 75097.81 56304.00 327.20 6912.91 0.09 0.16 0.46 644265.29 62325.00 3026.29 2935.47 0.09 1.53 0.46 58023.36 36317.00 524.05 2391.79 0.09 0.50 0.46 85780.50 37608.00 648.44 7819.17 0.09 0.78 0.46 177058.92 33394.00 1017.59 1853.59 0.09 0.53 0.46 111322.02 38794.00 602.38 1808.17 0.09 0.57 0.46 190963.75 40598.00 602.52 2589.79 0.09 0.46 0.46 21279.54 42350.00 193.81 3376.00 0.09 0.47 0.46 36360.11 33247.00 186.12 2579.29 0.09 0.59 0.46 47103.23 35117.00 170.41 2619.82 0.09 0.54 0.46 39441.33 33878.00 173.00 1891.67 0.09 0.62 0.46 26745.35 35603.00 89.49 9801.85 0.09 0.54 0.33 46605.99 68322.00 477.37 2086.82 0.09 0.54 0.33 46392.12 59776.00 214.72 4778.78 0.09 0.54 0.33 46602.17 81910.00 476.95 3513.29 0.09 0.54 0.33 46524.19 59876.00 370.50 3403.71 0.09 0.54 0.33 46441.96 80160.00 276.55 1868.82 0.09 0.54 0.33 46337.36 65905.00 153.04 13158.74 0.09 0.54 0.33 46670.46 65627.00 793.26 14141.25 0.09 0.54 0.33 46726.57 65660.00 905.81 9218.84 0.09 0.54 0.33 46601.10 64136.00 706.10 12796.40 0.09 0.54 0.33 46687.52 59946.00 826.54 5986.84 0.09 0.54 0.33 46725.63 61338.00 932.11 4530.30 0.09 0.54 0.33 46532.35 53579.00 569.98 16752.88 0.09 0.54 0.33 50614.56 77166.00 7292.01 7057.39 0.09 0.54 0.33 46497.62 57925.00 517.08 5511.34 0.09 0.54 0.33 46540.33 59071.00 566.65 2281.52 0.09 0.54 0.33 46428.45 50660.00 443.35 34128.95 0.08 1.01 0.36 18758.94 21599.00 142.45 34741.39 0.08 1.01 0.36 18759.61 21599.00 142.45 24750.51 0.08 1.01 0.36 18757.34 21599.00 142.45 35925.81 0.08 1.01 0.36 18752.49 21599.00 142.45 24405.34 0.08 1.01 0.36 18756.66 21599.00 142.45 40710.14 0.08 1.01 0.36 18760.75 21599.00 142.45 46971.87 0.08 1.01 0.36 18756.38 21599.00 142.45 33221.32 0.08 1.01 0.36 18755.51 21599.00 142.45 24023.14 0.08 2.69 0.36 12855.70 21661.00 170.99 30590.70 0.08 0.76 0.36 32293.26 23120.00 229.68 15652.29 0.08 1.24 0.36 21935.16 21937.00 124.78 14916.38 0.08 0.98 0.36 11623.95 21577.00 88.29 22973.37 0.08 0.71 0.36 7892.65 19603.00 69.68 21458.16 0.08 0.44 0.36 11196.69 20781.00 80.61 19155.98 0.08 0.44 0.36 10356.69 19741.00 102.79 18941.57 0.08 0.48 0.36 15122.14 21256.00 141.40 20675.96 0.08 3.18 0.36 18487.01 22390.00 192.74 22612.26 0.08 0.49 0.36 22001.18 20367.00 164.87 18318.47 0.08 0.97 0.36 26521.92 22325.00 163.90 33541.61 0.04 0.85 0.35 33855.71 24735.00 292.51 27040.05 0.04 0.66 0.35 18876.03 24520.00 233.79 20489.79 0.03 0.85 0.31 28068.29 20545.00 178.80 27140.40 0.09 0.88 0.36 24801.21 20298.00 166.90 35900.02 0.09 0.91 0.36 21534.93 20050.00 155.00 27251.66 0.09 0.93 0.36 18269.22 19803.00 143.11 15143.84 0.10 0.96 0.36 15008.83 19555.00 131.21 16351.72 0.09 1.17 0.36 14168.86 18531.00 105.00 17837.20 0.09 0.90 0.36 16056.77 19988.00 147.15 25991.64 0.09 0.75 0.36 11501.53 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for i=1:rows for j=1:cols if P(i,j)==0 lnPij(i,j)=0; else lnPij(i,j)=log(P(i,j)); end end end Hj=-K*(sum(P.*lnPij,1)); % 计算熵值Hj weights=(1-Hj)/(cols-sum(Hj)); end

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