熵权法matlab代码求A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];权重

以下是熵权法的MATLAB代码实现，用于求解矩阵 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 的权重：

% 假设有3个指标，数据存储在矩阵A中
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 对每个指标进行标准化处理
[m, n] = size(A); % m表示数据个数，n表示指标个数
B = zeros(m, n); % 存储标准化后的数据
for i = 1:n
    B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i)));
end

% 计算每个指标的熵值
E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值
for i = 1:n
    p = B(:, i) / sum(B(:, i)); % 计算每个数据的概率
    E(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算熵值
end

% 计算每个指标的权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

% 输出结果
disp("每个指标的权重为：");
disp(w);

其中，矩阵A存储原始数据，B存储标准化后的数据，E存储每个指标的熵值，w存储每个指标的权重。需要注意的是，熵值的计算中使用了log2函数，因此在计算之前需要确保数据都是正数。运行以上代码，即可得到矩阵 A 的各个指标的权重。

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熵权法matlab代码求权重

以下是熵权法的MATLAB代码实现，用于求解各个指标的权重：

% 假设有3个指标，数据存储在矩阵A中
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 对每个指标进行标准化处理
[m, n] = size(A); % m表示数据个数，n表示指标个数
B = zeros(m, n); % 存储标准化后的数据
for i = 1:n
    B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i)));
end

% 计算每个指标的熵值
E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值
for i = 1:n
    p = B(:, i) / sum(B(:, i)); % 计算每个数据的概率
    E(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算熵值
end

% 计算每个指标的权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

其中，矩阵A存储原始数据，B存储标准化后的数据，E存储每个指标的熵值，w存储每个指标的权重。需要注意的是，熵值的计算中使用了log2函数，因此在计算之前需要确保数据都是正数。

matlab代码实现熵权法求权重

以下是MATLAB代码实现熵权法求权重的示例：

假设有3个指标，分别是A、B、C，对应的数据存储在一个3x3的矩阵data中，代码如下：

data = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];

首先计算每个指标的归一化矩阵，代码如下：

[n,m] = size(data);
P = zeros(n,m);
for i = 1:m
    P(:,i) = data(:,i)/sum(data(:,i));
end

接下来计算信息熵，代码如下：

E = -sum(P.*log(P))/log(n);

然后计算权重，代码如下：

w = (1-E)/(m-sum(E));

最终得到的权重存储在一个1x3的矩阵w中，其中w(1)表示A的权重，w(2)表示B的权重，w(3)表示C的权重。