熵权法matlab代码

当然，我可以为您提供熵权法的Matlab代码。以下是一个简单的示例代码：

% 输入数据矩阵，每一列代表一个指标
data = [1 3 5 7; 2 4 6 8; 3 5 7 9];

% 数据归一化
normalized_data = data ./ sum(data);

% 计算熵值
entropy = -sum(normalized_data .* log2(normalized_data), 1);

% 计算权重
weights = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);

% 输出结果
disp("权重：");
disp(weights);

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于演示如何使用熵权法计算权重。在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行适当的修改。

希望这能帮到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

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熵权法 MATLAB 代码

下面是一个基本的熵权法的 MATLAB 代码示例：

% 输入数据矩阵，每列代表一个指标，每行代表一个样本
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];

% 数据标准化
X_std = zscore(X);

% 计算各指标的熵值
p = X_std ./ sum(X_std); % 计算各指标的概率分布
entropy = -sum(p .* log2(p)); % 计算各指标的熵值

% 计算各指标的权重
weight = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);

% 输出结果
disp("各指标的熵值：");
disp(entropy);
disp("各指标的权重：");
disp(weight);

在上述代码中，输入数据矩阵X表示原始数据，每列代表一个指标，每行代表一个样本。首先，通过`zscore`函数对数据进行标准化处理，将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。然后，根据标准化后的数据计算各个指标的概率分布p，并计算各个指标的熵值。最后，根据熵值计算各个指标的权重。

请注意，只是一个基本的示例代码，你可以根据实际情况进行调整和扩展。

熵权法 matlab 代码

以下是熵权法的 Matlab 代码示例：

clc, clear, close all

% 原始数据
data = [3 6 7 5 2; 1 8 3 2 9; 4 2 6 8 3];

% 计算熵值
[row, col] = size(data);
e = -sum(data./repmat(sum(data), row, 1).*log(data./repmat(sum(data), row, 1)), 1);

% 计算权值
w = (1-e)/(row-sum(e));

% 输出结果
disp(['熵值：', num2str(e)])
disp(['权值：', num2str(w)])

这个代码假设原始数据为一个 3 行 5 列的矩阵，你可以根据需要修改数据的大小。运行后，程序将输出熵值和权值。