备战数学建模14-熵权法确定指标权重系数

最新推荐文章于 2025-02-01 10:43:33 发布
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分类专栏： Matlab+Lingo+SPSS+SAS+stata 文章标签： MATLAB 熵权法 权重系数 数学建模 层次分析
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版权

目录

一、熵权法理论学习

1-熵权法简介

2-熵权法的基本思路

二、应用例题分析

1-综合成绩评价例题

2-数据归一化代码

3-计算pij代码

4-计算信息熵代码

5-计算指标权重及综合得分代码

6-程序全部代码

7-绘制的图形

三、熵权法总结

一、熵权法理论学习

1-熵权法简介

层次分析确定的权重比较主观，可以使用变异系数法和熵权法，本次主要介绍熵权法。熵权法一般就几步，分别为归一化，计算指标变异性，计算信息熵，求权重。

2-熵权法的基本思路

基本思路

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备战数学建模9-层次分析法模型
nuist_NJUPT的博客
04-27 2423
层次分析法，简称AHP，是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题，例如：哪中方案更好？哪位运动员或者员工表现得更优秀？ 一、层次分析模型建立部分 下面我们看一道引出层次分析得例题，如下所示： 对于上面的题目，我们看样发现是一个评价类问题，解决评价类问题，我们需要想到一下三个问题： 1-评价的目标是什么？ 在这里显然是选择目标景点。 2-为了达到目标有几种方案可以选择？ 在这里是有三种方案可以选择的。 3-评价的指标或者准则是什么？就是根据什么评价方案的好坏？ .
全面详尽介绍数学建模权重的确定方法
04-15
数学建模权重的确定 全面详尽介绍数学建模权重的确定方法
数学建模之熵权法
2401_86563429的博客
02-01 762
PxIxPxIxIx−lnpx))⇒⇒⇒设事件Xx1​x2​xn​，定义事件XHX−i1∑n​pxi​lnpxi​))这个公式可以看出，信息熵的本质就是对信息量的期望值。
熵权法步骤及例题讲解
knighthood2001
06-24 4万+
根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，先要进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。不确定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不确定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。1.对n个样本，m个指标，则xij为第i个样本的第j个指标的数值（i=1,2...,n;
熵权法
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weixin_45123009的博客
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熵权法 一、熵权法概述 １. 熵权法是一种客观赋权方法，在具体使用过程中，根据各指标的数据的分散程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再根据各指标对熵权进行一定的修正，从而得到较为客观的指标权重。 ２. 熵权法中计算熵值的公式是由信息学家香农提出 而熵权法是统计学领域，与信息学领域对熵值的解释有所不同。简言之，在统计学领域中，当数据越分散时，熵值越小，可认为该数据包含信息越多，因此权重越大，这也是熵权法的解释；而在信息学领域中，数据越分散，计算熵值越小，数据中的信息越不可靠，可以说数据包含的信息越少。 信息
什么是熵权法(Entropy Weight Method)？
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-22 6262
熵权法（Entropy Weight Method，简称 EWM）是一种用于确定多指标评价体系中各个指标权重的方法。在多属性决策分析中，不同指标对总体评价结果的影响程度不同，因此需要设定权重。熵权法的核心思想是根据信息熵的大小来衡量各个指标的信息量，并以此来确定指标的重要性。熵值越小，说明信息量越大，权重也应该越高。这种方法能够很好地避免主观因素的干扰，使得权重的确定更加科学和客观。
评价类——熵权法（Entropy Weight Method, EWM），完全客观评价
qq_63913621的博客
09-16 7418
熵权法（Entropy Weight Method, EWM）是一种客观赋权的方法，用于多指标决策分析。我知道大家对原理不感兴趣，原理我放在最后，写论文的同学可以复制，但是记得改一改，否则查重率过不去。代码可以直接运行，大家参考我的教程。熵权法（Entropy Weight Method, EWM）是一种客观赋权的方法，常用于多指标决策分析中。熵权法的基本思想是通过计算各指标的信息熵来衡量其在决策中的不确定性程度。指标的信息熵越大，说明该指标的信息越分散，差异性越小，对决策的影响程度越低；
数学建模美赛-美赛资源
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数学建模美赛-美赛资源压缩包提供了一整套备战美国数学建模竞赛的工具和资料，从论文格式模板、赛事题目、示例代码到解题策略等，都为参赛者提供了全方位的支持。通过这些资源的辅助，参赛者可以更深入地掌握数学...
数学建模大赛详解：从备战到竞赛全攻略
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内容概要：本文详细介绍了数学建模大赛的比赛流程和准备工作，首先阐述了数学建模大赛的概念及其常见比赛种类，并具体说明了比赛的时间安排。随后讲述了团队的组建与成员分工，强调了学习资源的选择以及模拟训练对于...
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总的来说，备战2021“华为杯”研究生数学建模竞赛需要全面的数学知识、扎实的编程技能以及良好的团队合作精神。通过不断学习和实践，参赛者可以在比赛中锻炼自己，提高解决实际问题的能力，同时也为未来的研究工作...
数学建模系列---熵权法
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熵权法（客观赋权法）
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一、熵权法介绍 　　熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 　　依据的原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。 二、熵权法步骤 （1）对数据进行预处理 假设有n个要评价的对象，m个评价指标（已经正向化）构成的正向化矩阵如下： 对数据进行标准化，标准化后的矩阵记为Z，Z中的每一个元素： 判断Z矩阵中是否存在负数，如果存在的话，需要对X使用另外一种标准化方法 对矩阵X进行一次标准化，标准化公式如下： （2）计算第j
数学建模：熵权法（客观赋权法）
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熵权法就是根据一项指标的变化程度来分配权重的，举个例子：小张和小王是两个高中生，小张学习好回回期末考满分，小王学习不好考试常常不及格。在一次考试中，小张还是考了满分，而小王也考了满分。那就很不一样了，小王这里包含的信息就非常大，所对应的权重也就高一些。上面的小例子告诉我们：越有可能发生的事情，信息量越少。越不可能发生的事情，信息量就越多。其中我们认为概率就是衡量事情发生的可能性大小的指标。
清风数学建模学习笔记——熵权法（客观赋权法）
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01-11 5万+
熵权法   熵权法是一种客观赋权方法。（客观 = 数据本身就可以告诉我们权重）   依据的原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。 一、方法介绍   熵权法就是根据一项指标的变化程度来分配权重的，举个例子：小张和小王是两个高中生，小张学习好回回期末考满分，小王学习不好考试常常不及格。在一次考试中，小张还是考了满分，而小王也考了满分。那就很不一样了，小王这里包含的信息就非常大，所对应的权重也就高一些。   上面的小例子告诉我们：越有可能发生的事情，信息量越少。越不可能发生的事
数学建模之熵权法——基于Topsis模型
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写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同） 今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。 昨天的模糊综合分析里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写...
数学建模——熵权法
m0_56636447的博客
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一、熵权法基础知识 熵值越小越好; 熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要是依据客观资料，熵权法几乎不受主观因素的影响。 信息熵值越小，权重越大 二、熵权法基本思路 权重大-->提供的信息量大-->指标的变异性大-->信息熵值小 1.数据归一化 2.计算指标变异性 3.计算信息熵 4.计算权值 三、熵权法计算步骤 1.数据归一化 由于各项指标计量单位并不统一，因此在计算综合权重前先要对它们进行归一化处理，即把指标的绝对.
熵权法计算权重
酒酿小圆子呀～
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也就是说，这个方法实际上关注的是变量的取值的多样性，取值大小差异越大的，即离散程度越高的，就说明这个feature的重要程度很大，包含了更多的信息。也就是说，一个公平的硬币，其正反面概率都是50%的情况下，熵最大化了。这件事推广到有多个面的骰子也是一样的，每个事件出现的概率越接近，样本的混乱程度就越高，熵就越大。那时的熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。
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