function r = topsis(z) ↑ 错误: 此上下文中不支持函数定义。请在代码文件中创建函数。我运行的时候还是显示这个怎么办

这个错误提示是因为你在命令窗口或脚本文件中直接定义了一个函数，而不是在单独的函数文件中定义函数。在 MATLAB 中，函数应该被定义在单独的 .m 文件中，以便在需要时进行调用。

要解决这个问题，可以将函数定义复制到一个新的 .m 文件中，例如 topsis.m。然后在命令窗口或脚本文件中调用这个函数，例如：

r = topsis(z);

这样就应该能够成功调用函数并得到预期的结果了。

相关问题

function r=topsis(z) ↑ 错误: 此上下文中不支持函数定义。请在代码文件中创建函数。这是怎么回事

这个错误通常出现在你试图在命令窗口或脚本中定义函数时。在MATLAB中，定义函数需要在单独的.m文件中进行。因此，您需要将函数定义放在一个名为“topsis.m”的文件中，并确保该文件与您的脚本位于同一文件夹中。然后，您可以在脚本中使用该函数，如下所示：

result = topsis(z);

其中，`z`是函数的输入参数，`result`是函数的输出结果。

function r=topsis(z) A=formulation(z);%规范化矩阵 w=[1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;1.004 0.886 0.812 0.691 0.740]; A=w.*A; [x1,x2]=findidealpoints(A);%确定正负理想解 [d1,d2]=computingdistance(A,x1,x2);%计算距离 c=computingdegree(d1,d2);%计算接近程度 r=sorting(c);%排序 end function c=computingdegree(d1,d2) n=size(d1,2); c=zeros(1,n); for i=1:n c(i)=d2(i)/(d1(i)+d2(i)); end c end function [d1,d2]=computingdistance(z,x1,x2) [n,m]=size(z); for i=1:n d1(i)=sqrt(sum((z(i,:)-x1).^2)); d2(i)=sqrt(sum((z(i,:)-x2).^2)); end end function C=count_weight(B) A=B; [n,m]=size(A); b=ones(n,m); for j=1:m b(:,j)=A(:,j)-max(A(:,j)); end b=b.^2; c=sum(1./(sum(b))); w=1./(c.*sum(b)); for j=1:m C(:,j)=B(:,j)*w(j); end end可以把这个程序优化成matlab能运行的吗

可以把这个程序稍微修改一下，使其符合MATLAB语法规范，例如改变变量名的命名方式、添加注释等。修改后的代码如下：

function r = topsis(z)
% TOPSIS算法
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% 输出参数：r - 排序结果

% 将原始数据进行规范化
A = formulation(z);

% 指定权重向量
w = [
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740;
1.004 0.886 0.812 0.691 0.740
];
A = w .* A;

% 确定正负理想解
[x1, x2] = findidealpoints(A);

% 计算距离
[d1, d2] = computingdistance(A, x1, x2);

% 计算接近程度
c = computingdegree(d1, d2);

% 排序
r = sorting(c);
end

function C = count_weight(B)
% 计算加权矩阵
% 输入参数：B - 原始数据矩阵
% 输出参数：C - 加权矩阵

A = B;
[n, m] = size(A);
b = ones(n, m);

% 对原始数据进行规范化
for j = 1:m
b(:, j) = A(:, j) - max(A(:, j));
end
b = b .^ 2;
c = sum(1 ./ (sum(b)));

% 计算权重向量
w = 1 ./ (c .* sum(b));

% 计算加权矩阵
for j = 1:m
C(:, j) = B(:, j) * w(j);
end
end

function c = computingdegree(d1, d2)
% 计算接近程度
% 输入参数：d1 - 到正理想解的距离
% d2 - 到负理想解的距离
% 输出参数：c - 接近程度

n = size(d1, 2);
c = zeros(1, n);
for i = 1:n
c(i) = d2(i) / (d1(i) + d2(i));
end
end

function [d1, d2] = computingdistance(z, x1, x2)
% 计算距离
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% x1 - 正理想解
% x2 - 负理想解
% 输出参数：d1 - 到正理想解的距离
% d2 - 到负理想解的距离

[n, m] = size(z);
for i = 1:n
d1(i) = sqrt(sum((z(i, :) - x1) .^ 2));
d2(i) = sqrt(sum((z(i, :) - x2) .^ 2));
end
end

function A = formulation(z)
% 将原始数据进行规范化
% 输入参数：z - 原始数据矩阵
% 输出参数：A - 规范化矩阵

[n, m] = size(z);
for j = 1:m
S = sqrt(sum(z(:, j) .^ 2));
for i = 1:n
A(i, j) = z(i, j) / S;
end
end
end

function [x1, x2] = findidealpoints(A)
% 确定正负理想解
% 输入参数：A - 规范化矩阵
% 输出参数：x1 - 正理想解
% x2 - 负理想解

[n, m] = size(A);
for j = 1:m
x1(j) = max(A(:, j));
x2(j) = min(A(:, j));
end
end

function r = sorting(c)
% 对结果进行排序
% 输入参数：c - 接近程度
% 输出参数：r - 排序结果

[~, r] = sort(c, 'descend');
end

你可以直接复制这段代码并在MATLAB中运行。