导入Excel数据和导出Excel数据的matlab熵权法求Excel中第二行及以后和第二列及以后得权重以及求综合得分

时间: 2024-02-15 14:03:19 浏览: 100
好的,我会尽可能地回答你的问题。 首先,要导入Excel数据,可以使用MATLAB中的`xlsread`函数。这个函数可以读取Excel文件中的数据,并将其存储为MATLAB中的矩阵或向量。 例如,如果你的Excel文件名为`data.xlsx`,其中第二行及以后和第二列及以后包含了权重数据,可以使用以下代码来读取这些数据: ``` [~, weights] = xlsread('data.xlsx', 1, 'B2:Z100'); ``` 这里的`B2:Z100`表示要读取的数据范围,`~`表示忽略第一行数据(假设第一行是表头)。 接下来,要使用熵权法求这些权重,可以使用MATLAB中的`entropyweight`函数。这个函数可以将一组数据转换为其对应的权重,具体实现方法是计算每个数据的熵值,并将其作为权重。 例如,如果你已经将权重数据存储为一个向量`weights`,可以使用以下代码来求出对应的权重: ``` w = entropyweight(weights); ``` 最后,要求综合得分,可以将每个数据乘以其对应的权重,然后将所有结果相加。可以使用MATLAB中的矩阵运算来实现这个过程。 例如,如果你已经将需要求得综合得分的数据存储为一个矩阵`data`,可以使用以下代码来求出综合得分: ``` score = sum(data .* w, 'all'); ``` 这里的`.*`表示矩阵中对应元素的相乘,`'all'`表示将所有结果相加。 希望这些代码能够帮助你完成你的任务。如果你还有其他问题或需要进一步的解释,请随时问我。
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导入Excel数据和导出Excel数据的matlab熵权法求Excel中第二行及以后和第二列及以后的权重以及求综合得分的全部代码

好的,以下是完整的MATLAB代码,包括导入Excel数据、熵权法计算权重、求综合得分和导出Excel数据的部分: ``` % 导入Excel数据 [~, weights] = xlsread('data.xlsx', 1, 'B2:Z100'); data = xlsread('data.xlsx', 1, 'B3:Z101'); % 熵权法计算权重 w = entropyweight(weights); % 求综合得分 score = sum(data .* w, 'all'); % 导出Excel数据 result = [weights; num2cell(data); {'综合得分', score}]; xlswrite('result.xlsx', result); ``` 这段代码中,`data.xlsx`是要导入的Excel文件名,数据范围为B3:Z101(假设第一行是表头)。`result.xlsx`是要导出的Excel文件名。 这段代码导入Excel数据后,使用`entropyweight`函数计算权重,并使用矩阵运算求出综合得分。最后,将权重、数据和综合得分存储在`result`变量中,并使用`xlswrite`函数将其导出到Excel文件中。 希望这段代码能够帮助你完成你的任务。如果你还有其他问题或需要进一步的解释,请随时问我。

导入Excel数据和导出Excel数据的matlab熵权法求权重以及求综合得分

熵权法求权重和综合得分的Matlab代码如下: ```matlab % 导入Excel数据 data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据存储在data.xlsx文件中 % 对数据进行归一化处理 [m,n] = size(data); for j = 1:n data(:,j) = data(:,j) / sum(data(:,j)); end % 计算信息熵 E = zeros(1,n); for j = 1:n p = data(:,j) / sum(data(:,j)); E(j) = -sum(p.*log2(p)); end % 计算权重 w = (1-E) / sum(1-E); % 计算综合得分 score = data * w'; % 导出Excel数据 xlswrite('score.xlsx', score); % 将综合得分保存到score.xlsx文件中 ``` 其中,假设数据存储在`data.xlsx`文件中,综合得分保存在`score.xlsx`文件中。可以根据实际情况进行修改和应用。
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function weights = EntropyWeight(R) R=[11362.52 0.09 0.16 0.46 248826.93 61764.00 1175.46 13945.94 0.09 0.12 0.46 366749.75 67492.00 2006.30 6494.10 0.09 0.18 0.46 575484.13 55450.00 3179.81 2786.58 0.09 0.37 0.46 240453.22 47127.00 1007.70 3652.31 0.09 0.31 0.46 75097.81 56304.00 327.20 6912.91 0.09 0.16 0.46 644265.29 62325.00 3026.29 2935.47 0.09 1.53 0.46 58023.36 36317.00 524.05 2391.79 0.09 0.50 0.46 85780.50 37608.00 648.44 7819.17 0.09 0.78 0.46 177058.92 33394.00 1017.59 1853.59 0.09 0.53 0.46 111322.02 38794.00 602.38 1808.17 0.09 0.57 0.46 190963.75 40598.00 602.52 2589.79 0.09 0.46 0.46 21279.54 42350.00 193.81 3376.00 0.09 0.47 0.46 36360.11 33247.00 186.12 2579.29 0.09 0.59 0.46 47103.23 35117.00 170.41 2619.82 0.09 0.54 0.46 39441.33 33878.00 173.00 1891.67 0.09 0.62 0.46 26745.35 35603.00 89.49 9801.85 0.09 0.54 0.33 46605.99 68322.00 477.37 2086.82 0.09 0.54 0.33 46392.12 59776.00 214.72 4778.78 0.09 0.54 0.33 46602.17 81910.00 476.95 3513.29 0.09 0.54 0.33 46524.19 59876.00 370.50 3403.71 0.09 0.54 0.33 46441.96 80160.00 276.55 1868.82 0.09 0.54 0.33 46337.36 65905.00 153.04 13158.74 0.09 0.54 0.33 46670.46 65627.00 793.26 14141.25 0.09 0.54 0.33 46726.57 65660.00 905.81 9218.84 0.09 0.54 0.33 46601.10 64136.00 706.10 12796.40 0.09 0.54 0.33 46687.52 59946.00 826.54 5986.84 0.09 0.54 0.33 46725.63 61338.00 932.11 4530.30 0.09 0.54 0.33 46532.35 53579.00 569.98 16752.88 0.09 0.54 0.33 50614.56 77166.00 7292.01 7057.39 0.09 0.54 0.33 46497.62 57925.00 517.08 5511.34 0.09 0.54 0.33 46540.33 59071.00 566.65 2281.52 0.09 0.54 0.33 46428.45 50660.00 443.35 34128.95 0.08 1.01 0.36 18758.94 21599.00 142.45 34741.39 0.08 1.01 0.36 18759.61 21599.00 142.45 24750.51 0.08 1.01 0.36 18757.34 21599.00 142.45 35925.81 0.08 1.01 0.36 18752.49 21599.00 142.45 24405.34 0.08 1.01 0.36 18756.66 21599.00 142.45 40710.14 0.08 1.01 0.36 18760.75 21599.00 142.45 46971.87 0.08 1.01 0.36 18756.38 21599.00 142.45 33221.32 0.08 1.01 0.36 18755.51 21599.00 142.45 24023.14 0.08 2.69 0.36 12855.70 21661.00 170.99 30590.70 0.08 0.76 0.36 32293.26 23120.00 229.68 15652.29 0.08 1.24 0.36 21935.16 21937.00 124.78 14916.38 0.08 0.98 0.36 11623.95 21577.00 88.29 22973.37 0.08 0.71 0.36 7892.65 19603.00 69.68 21458.16 0.08 0.44 0.36 11196.69 20781.00 80.61 19155.98 0.08 0.44 0.36 10356.69 19741.00 102.79 18941.57 0.08 0.48 0.36 15122.14 21256.00 141.40 20675.96 0.08 3.18 0.36 18487.01 22390.00 192.74 22612.26 0.08 0.49 0.36 22001.18 20367.00 164.87 18318.47 0.08 0.97 0.36 26521.92 22325.00 163.90 33541.61 0.04 0.85 0.35 33855.71 24735.00 292.51 27040.05 0.04 0.66 0.35 18876.03 24520.00 233.79 20489.79 0.03 0.85 0.31 28068.29 20545.00 178.80 27140.40 0.09 0.88 0.36 24801.21 20298.00 166.90 35900.02 0.09 0.91 0.36 21534.93 20050.00 155.00 27251.66 0.09 0.93 0.36 18269.22 19803.00 143.11 15143.84 0.10 0.96 0.36 15008.83 19555.00 131.21 16351.72 0.09 1.17 0.36 14168.86 18531.00 105.00 17837.20 0.09 0.90 0.36 16056.77 19988.00 147.15 25991.64 0.09 0.75 0.36 11501.53 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for i=1:rows for j=1:cols if P(i,j)==0 lnPij(i,j)=0; else lnPij(i,j)=log(P(i,j)); end end end Hj=-K*(sum(P.*lnPij,1)); % 计算熵值Hj weights=(1-Hj)/(cols-sum(Hj)); end

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