熵值topsis综合评价法python

熵值TOPSIS综合评价法是一种用于决策分析的方法，可以帮助确定最佳选择。在Python中，可以使用熵值法和TOPSIS法结合来实施这种方法。首先，需要进行数据归一化处理，使得不同指标的数据在相同的尺度上。然后，计算每个指标的信息熵，以确定各指标的权重。接下来，计算每个方案到正理想解和负理想解的距离，并计算综合评价值。最后，根据综合评价值确定最佳选择。

具体的步骤如下：
1. 数据归一化处理：将原始数据进行归一化处理，确保不同指标的取值范围相同，例如使用Min-Max归一化或Z-score归一化等方法。
2. 计算信息熵：根据归一化后的数据，计算每个指标的信息熵，以确定各指标的权重。信息熵越大，表示该指标的离散程度越大，权重越大。
3. 计算加权后的矩阵：将数据矩阵与权重进行加权，得到加权后的矩阵。
4. 确定正理想解和负理想解：根据加权后的矩阵，确定正理想解和负理想解。正理想解是指在每个指标上取得最大值的解，负理想解是指在每个指标上取得最小值的解。
5. 计算各方案到正（负）理想解的距离：计算每个方案到正理想解和负理想解的距离，可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。
6. 计算综合评价值：根据距离计算综合评价值，综合评价值越大，表示方案越优。
7. 根据综合评价值确定最佳选择：根据综合评价值的大小，确定最佳选择。

以上是熵值TOPSIS综合评价法在Python中的一般步骤，具体的实现可以参考相关的Python库或代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [熵值TOPSIS](https://blog.csdn.net/weixin_43196531/article/details/111053889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [TOPSIS综合评价模型Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_41187013/article/details/128933759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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