熵权法简介

最新推荐文章于 2025-05-14 12:53:10 发布
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分类专栏： 算法
博客介绍了熵权法这一指标权重确定方法，熵权法是一种不错的确定指标权重的方式。

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备战数学建模14-熵权法确定指标权重系数
nuist_NJUPT的博客
05-06 6098
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 基本思路如下：其中：归一化是把计量单位进行统一，有固定的归一化公式。 其中数据归一化具体如下所示： 计算指标变异性具体如下所示： ...
熵权法 —— matlab
PY洋洋
01-19 5万+
一、熵权法介绍 二、熵权法赋权步骤 1.指标正向化 mapminmax介绍 2.数据标准化 3.计算信息熵 4.计算权重以及得分 三、实例分析 1.读取数据 2.指标正向化 2.1越小越优型处理 2.2某点最优型指标处理 3.数据标准化 4.计算信息熵 5.计算权重 6.计算得分 总结
熵权法（客观赋权法）
weixin_46699726的博客
08-11 1万+
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
Matlab熵权法完整代码实现
最新发布
weixin_35433448的博客
05-14 1145
在多指标评价体系中，权重通常被定义为各指标在总体评价中的相对重要程度。权重的分类通常包括主观赋权法和客观赋权法两大类。主观赋权法依赖于专家的判断，而客观赋权法则依据数据本身的特性来确定权重。在决策分析和综合评价中，权重是用来表示各指标重要程度的数值。它们的大小直接影响最终评价结果的准确性。权重的定义基于评价指标体系的构建，每一个指标都可能对评价对象的总体评价产生不同的影响，权重就是用来量化这种影响的一个量度。权重可以分为两大类：主观权重和客观权重。
熵权法
热门推荐
静下心来好好学习
02-08 12万+
@20171107 熵权法的原理 1 信息熵Information Entropy 2 熵权法 熵权法的计算步骤 1 确定指标体系 2 数据预处理 3 归一化处理 4 计算指标的熵和权 5 指标加权计算得分 总结 示例 1 熵权法的原理 1.1 信息熵（Information Entropy） 熵是热力学的一个物理概念，是体系混乱度或无序度的度量，熵...
最常用的客观赋权方法——熵权法
qq_48774513的博客
10-07 8万+
我们的征途是星辰大海，而并非烟尘人间。 文章目录 一、熵权法的原理 1.1 信息熵 1.2 熵权法 二、熵权法的主要步骤 2.1 数据标准化 2.2 求各指标在各方案下的比值 2.3 求各指标的信息熵。 2.4 确定各指标的权重 2.4.1 通过信息熵计算各指标的权重： 2.4.2 通过计算信息冗余度来计算权重： 2.5 最后计算每个方案的综合评分 三、程序（MATLAB） 四、总结 4.1 熵权法的用途 4.2 熵权法的优点 4.3 熵权法的缺点 一、...
熵权法求权重
01-09
#### 一、熵权法简介 熵权法是一种客观赋权的方法，主要用于解决多指标综合评价问题中的权重确定问题。它根据各指标提供的信息量来确定权重，信息量越大，权重也应越大；反之，则权重较小。熵权法能够较好地反映各...
多样本熵权法_多样本熵权_
09-29
**多样本熵权法简介** 多样本熵权法是一种基于熵理论的权重分配方法，它在数据处理和决策分析中有着广泛的应用。熵权法源于信息论中的熵概念，最初由克劳德·香农提出，用于度量信息的不确定性。在多样本熵权法中，...
熵权法详细概述.pdf
02-04
#### 一、熵权法简介 熵权法（Entropy Weight Method），也称为信息熵权重法，是一种广泛应用的多属性决策方法。这种方法通过计算各属性的信息熵来衡量属性的信息不确定度，并据此确定各属性的权重。 #### 二、熵...
熵权法详细讲解+Python代码实现
qq_35485206的博客
09-24 1165
????♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍????作者简介：Python学习者 ???? 希望大家多多支持，我们一起进步！???? 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 ????点赞???????? 收藏 ????加关注+目录问题的提出熵权法基本概念基本步骤①数据标准化②计算概率矩阵P③计算熵权Python代码实现问题的提出根据前几篇文章我们可以知道，评价类模型最后根据...
熵权法matlab
08-25
熵权法是一种客观赋权方法。在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。
熵权法..
weixin_53963979的博客
11-08 1750
1.概述 上次我介绍了层次分析法，但这种方法有很大的缺陷，就是判断矩阵的确定依赖于专家，如 果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。（主观性太强），因此就引入了这次的算法----熵权法。熵权法是一种客观赋权算法。 1.1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。（客观 = 数据本身就可以告诉我们权重）（一种极端的例子：对于所有的样本而言，这个指标都是相同的数值，那么我们可认为这个指标权为0） 1.2信息熵 当p（xn）=1/n时，最大为In ...
熵权法代码
03-10
### 熵权法简介 熵权法是一种客观赋权方法，通过计算各指标的信息熵来确定权重。这种方法能够有效减少人为因素的影响，提高评价结果的科学性和可靠性[^1]。 ### Python实现熵权法 以下是使用Python实现熵权法的一个简单例子： ```python import numpy as np import pandas as pd def entropy_weight(data): # 数据标准化 data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min()) # 计算概率矩阵 P = data / data.sum(axis=0) # 防止log(0)，加一个小常数 K = 1.0 / np.log(P.shape[0]) E = -K * ((P * np.log(P + 1e-6)).sum(axis=0)) # 权重向量 weights = (1 - E) / (1 - E).sum() return weights if __name__ == "__main__": df = pd.DataFrame({ 'A': [89, 76, 92], 'B': [65, 88, 74], 'C': [78, 82, 90] }) weight_vector = entropy_weight(df) print(weight_vector) ``` 这段代码实现了基本的数据预处理、概率矩阵构建以及最终权重向量的求解过程[^2]。 ### MATLAB实现熵权法 对于MATLAB环境下的熵权法实现如下所示： ```matlab function w = EntropyWeight(X) % X is the input matrix where each column represents a feature. [n,m]=size(X); X=(X-repmat(min(X,[],1),n,1)) ./ repmat(max(X,[],1)-min(X,[],1), n,1); E=zeros(m,1); % Initialize information entropy vector. for i=1:m Pi=X(:,i)/sum(X(:,i)); Pi(find(Pi==0))=eps; % Avoid log zero error E(i)=(-1/log(n))*sum(Pi.*log(Pi)); end gama=ones(m,1)-E; w=gama/sum(gama); disp(['The calculated weights are:', num2str(w')]); end ``` 此函数接收一个特征矩阵作为输入参数，并返回对应的权重向量`w`。注意，在实际应用中可能还需要考虑更多细节调整以适应具体场景需求[^3]。
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