TOPSIS分析法R语言

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多准则决策分析方法，它通过比较每个方案与理想解（最好情况和最差情况）之间的贴近程度来进行决策。在R语言中，可以利用`library()`函数加载相关包如`dplyr`、`data.table`等，来处理数据并进行计算。

首先，你需要做的是准备包含各决策因素的数据集，并定义相应的权重。然后按照以下步骤进行：

1. **数据预处理**：整理成适合矩阵形式，通常需要标准化或归一化数据。

2. **计算正向和负向的理想解**：根据决策者的偏好，确定每个准则的最佳和最差状态。

3. **距离测量**：对于每个方案，计算它到每个准则理想解的距离（正向指标取接近值，负向指标取远离值）。

4. **合成单个得分**：基于距离的加权平均，得出每个方案的整体优劣度。

5. **排序结果**：基于总分对方案进行排序，得分最高的方案被认为是最佳选择。

在R中，你可以编写类似下面的代码片段：

library(dplyr)
# 假设df是你的数据框，weights是你给每个准则的权重
df_topsis <- df %>%
  mutate(distance_pos = abs(scale(column1) - ideal_pos),
         distance_neg = scale(column2) - ideal_neg) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(total_score = sum(weights * c(distance_pos, -distance_neg)))

# 排序并找到最优解
top_solution <- df_topsis[which.max(total_score),]