带熵权法的topsis代码

带熵权法的Topsis (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种决策分析工具，它用于评估多个备选方案相对于一组理想解和最差解的优劣。在Python中实现Topsis算法时，通常会结合熵权的概念，即根据每个评价指标的重要程度赋予不同的权重，这有助于平衡各因素的影响。

以下是使用熵权法的Topsis算法的一个简单示例：

import numpy as np
from scipy.stats import entropy

def calculate_entropy(values):
    # 计算数据集的熵
    probabilities = values / values.sum()
    return entropy(probabilities)

def topsis(data, criteria, ideal_best, ideal_worst):
    # 数据矩阵：每行代表一个方案，每列表示一个特征
    data = np.array(data)
    
    # 系数矩阵（包含标准值）
    normalized_data = (data - ideal_worst

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熵权法topsis代码

熵权法（Entropy Weight Method）和TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是两种常用的多属性决策方法。熵权法用于确定各属性的权重，而TOPSIS用于评估各个决策方案的优劣程度。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现熵权法和TOPSIS方法：

% 数据准备
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 原始数据矩阵，每一行代表一个决策方案，每一列代表一个属性
criteria = [0.3 0.4 0.3]; % 各属性的权重

% 熵权法计算权重
entropy = -sum(data.*log(data), 1); % 计算每个属性的熵
entropy_ratio = entropy / sum(entropy); % 计算每个属性的熵比值
weight_entropy = 1 - entropy_ratio; % 计算每个属性的权重

% TOPSIS方法评估决策方案
normalized_data = data ./ sqrt(sum(data.^2, 1)); % 数据归一化
positive_ideal_solution = max(normalized_data, [], 1); % 正理想解
negative_ideal_solution = min(normalized_data, [], 1); % 负理想解
distance_positive = sqrt(sum((normalized_data - positive_ideal_solution).^2, 2)); % 到正理想解的距离
distance_negative = sqrt(sum((normalized_data - negative_ideal_solution).^2, 2)); % 到负理想解的距离
closeness = distance_negative ./ (distance_positive + distance_negative); % 相对接近度
rank = sortrows([closeness, (1:size(data, 1))'], -1); % 排名

% 输出结果
disp('属性权重：');
disp(weight_entropy);
disp('决策方案排序：');
disp(rank(:, 2));

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。另外，熵权法和TOPSIS方法的具体实现可能因不同的研究者和文献而有所差异，以上代码仅供参考。

stata熵权法topsis代码

Stata是一种统计分析软件，熵权法和TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）都是多属性决策分析方法。以下是一个示例Stata代码，用于实施熵权法和TOPSIS：

1. 熵权法代码：

// 导入数据
import delimited "your_data_file.csv", clear

// 计算指标的熵值
egen entropy = entropy(indicator1 indicator2 ... indicatorN)

// 计算指标的权重
egen weight = entropy / sum(entropy)

// 打印指标的权重
list weight, noobs

// 计算加权和
gen weighted_sum = indicator1 * weight1 + indicator2 * weight2 + ... + indicatorN * weightN

// 打印加权和
list weighted_sum, noobs

2. TOPSIS代码：

// 导入数据
import delimited "your_data_file.csv", clear

// 数据标准化
egen normalized_indicator1 = std(indicator1)
egen normalized_indicator2 = std(indicator2)
...

// 求最优解和最劣解
egen max_indicator1 = max(normalized_indicator1)
egen min_indicator1 = min(normalized_indicator1)
egen max_indicator2 = max(normalized_indicator2)
egen min_indicator2 = min(normalized_indicator2)
...

// 计算正理想解和负理想解
gen positive_ideal = (normalized_indicator1 - min_indicator1)^2 + (normalized_indicator2 - min_indicator2)^2 + ...
gen negative_ideal = (normalized_indicator1 - max_indicator1)^2 + (normalized_indicator2 - max_indicator2)^2 + ...

// 计算综合评价指数
gen topsis_score = sqrt(positive_ideal) / (sqrt(positive_ideal) + sqrt(negative_ideal))

// 打印综合评价指数
list topsis_score, noobs

希望以上代码能帮到你！如果还有其他问题，请继续提问。