熵权法简介

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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### 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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