熵权法 —— matlab

熵权法是一种客观赋值方法，可以用来确定指标的权重。在使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。具体实现过程可以使用Matlab来进行计算。

首先，需要构造评价矩阵Ymn，然后对数据进行处理。对于越小越优的指标，可以使用越小越优型处理，即将指标的最大值减去该指标的原始值。对于某点最优型指标，可以根据给定的最优型数值，计算指标的最优型得分。接下来，可以使用数据标准化方法（如mapminmax函数）对数据进行标准化，将数据转换到指定的区间。然后，可以计算每个指标的信息熵，根据信息熵计算各指标的权重。最后，可以根据计算得到的权重，计算指标的得分。

在Matlab中，可以使用如下代码实现熵权法的计算：

clc;
clear;

% 读取数据
data = xlsread('D:\桌面\shangquan.xlsx');
data = data(:,3:end); % 只取指标数据

% 指标正向化处理
data1 = data; % 越小越优型处理
index = [3,4]; % 越小越优指标位置
for i = 1:length(index)
    data1(:,index(i)) = max(data(:,index(i))) - data(:,index(i));
end

% 某点最优型指标处理
index = [5];
a = 90; % 最优型数值
for i = 1:length(index)
    data1(:,index(i)) = 1 - abs(data(:,index(i)) - a) / max(abs(data(:,index(i)) - a));
end

% 数据标准化
data2 = mapminmax(data1',0.002,1); % 标准化到0.002-1区间
data2 = data2';

% 计算信息熵
[m,n = size(data2);
p = zeros(m,n);
for j = 1:n
    p(:,j) = data2(:,j) / sum(data2(:,j));
end
for j = 1:n
    E(j) = -1/log(m) * sum(p(:,j) .* log(p(:,j)));
end

% 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

% 计算得分
s = data2 * w';
Score = 100 * s / max(s);

disp('12个银行分别得分为：')
disp(Score)

这段代码可以计算出给定数据集中各指标的权重和得分，其中包括了评价矩阵的构造、指标处理、标准化、信息熵计算、权重计算和得分计算等步骤。最后输出每个银行的得分。

请注意，以上代码仅为示例，具体实现过程可能会根据实际需求和数据格式的不同而有所变化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【综合评价分析】熵权算法确定权重 原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列](https://blog.csdn.net/m0_52474147/article/details/127176733)[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* *3* [熵权法 —— matlab](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122588120)[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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