CRITIC权重法MATLAB代码

以下是CRITIC权重法的MATLAB代码实现：

function w = critic_weights(data, weights, epsilon, max_iter)
% CRITIC权重法，计算每个特征的权重。
%
% 参数：
% - data：二维数组，每行代表一个样本，每列代表一个特征。
% - weights：一维数组，每个元素代表每个特征的初始权重。默认为[]，表示使用均匀分布的随机数初始化。
% - epsilon：收敛阈值。默认为0.0001。
% - max_iter：最大迭代次数。默认为1000。
%
% 返回值：
% - w：一维数组，每个元素代表每个特征的权重。

% 初始化权重
if isempty(weights)
    n_features = size(data, 2);
    weights = rand(1, n_features);
else
    weights = weights(:)';
end

% 归一化
data_norm = (data - mean(data)) ./ std(data);

% 迭代更新权重
for i = 1:max_iter
    % 计算每个特征的得分
    scores = data_norm * weights';
    % 计算每个特征的权重
    w = abs(scores) / sum(abs(scores));
    % 判断是否收敛
    if sum(abs(w - weights)) < epsilon
        break;
    end
    weights = w;
end

end

其中，data是一个二维数组，每行代表一个样本，每列代表一个特征。weights是一个一维数组，每个元素代表每个特征的初始权重。如果未提供weights，则使用均匀分布的随机数初始化。

epsilon是收敛阈值，max_iter是最大迭代次数。当每个特征的权重变化小于epsilon时，认为算法已经收敛，停止迭代。

返回值是一个一维数组，每个元素代表每个特征的权重。