数学建模笔记（4）熵权法

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#数学建模 #笔记

熵权法提供了一种客观确定指标权重的方法，通过计算指标的熵值反映其在决策中的重要性。它尤其适用于数据差异较大的情况下，能有效综合考虑指标的重要性。例子包括标准化、概率矩阵计算和确定权重的过程。

熵权法

产生原因

评价类模型最后根据各指标进行打分时因各指标的重要性不同往往;要敘重)在层次分析法和TOPSIS法里权重都是主观得到的(主观评价、查文献等)，那有没有更为客观的方法得到权重呢?熵权法就是一个客观评价的方法，通过计算各指标的熵值来确定各指标的权重，以反映各指标在决策中的重要性。在熵权法中，熵值越大表示指标的信息不确定性越高，权重越小；反之，熵值越小表示指标的信息不确定性越低，权重越大。通过这种方式，可以有效地综合考虑各指标的重要性，从而进行决策分析和评价。
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简单来说，就是当比较的某个数据种类中数据差异不大的话，那自然而然其所对应的权重应该更小，数据差异大的话则对应权重越大。

例子

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1.标准化
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2.计算概率矩阵
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3.计算熵权（即计算各个因素之间的权重，熵权越大，权重越小）
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25届计算机保研er。竞赛数模方面获得美赛国一，东三省省一；算法方面获得百度之星省二，蓝桥杯省三
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