熵值法matlab代码

这是一个使用熵值法进行评价的Matlab代码：

function [w] = shangZhiFa(x)
    [n, m] = size(x); 
    [X, ps] = mapminmax(x');
    ps.min = min(min(X));
    ps.max = max(max(X));
    ps.range = ps.ymax - ps.ymin;
    X = X';
    
    for i = 1:n
        for j = 1:m
            p(i,j) = X(i,j) / sum(X(:,j));
        end
    end
    
    k = 1 / log(n);
    for j = 1:m
        e(j) = -k * sum(p(:,j) .* log(p(:,j)));
    end
    
    d = ones(1,m) - e;
    w = d ./ sum(d);
end

请注意，这是一个函数，在Matlab中创建函数时，文件名必须与函数名一致。

相关问题

改进熵值法matlab代码

以下是改进熵值法的MATLAB代码，其中包括了对输入数据和权重矩阵的检查：

function [score, rank] = improved_entropy(data, weight)
% Check if data and weight have the same number of rows
if size(data,1) ~= size(weight,1)
    error('Data and weight matrices must have the same number of rows');
end

% Check if weight matrix is normalized
if sum(weight,2) ~= 1
    error('Weight matrix rows must sum to 1');
end

% Calculate normalized data matrix
normalized_data = zeros(size(data));
for i = 1:size(data,2)
    col = data(:,i);
    normalized_col = (col - min(col)) / (max(col) - min(col));
    normalized_data(:,i) = normalized_col;
end

% Calculate entropy of each attribute
attribute_entropies = zeros(1,size(normalized_data,2));
for i = 1:size(normalized_data,2)
    col = normalized_data(:,i);
    p = col / sum(col);
    attribute_entropies(i) = -sum(p .* log2(p));
end

% Calculate entropy reduction of each attribute
entropy_reduction = zeros(1,size(normalized_data,2));
for i = 1:size(normalized_data,2)
    col = normalized_data(:,i);
    p = col / sum(col);
    reduced_p = p.^weight(i);
    reduced_p = reduced_p / sum(reduced_p);
    entropy_reduction(i) = attribute_entropies(i) - sum(reduced_p .* log2(reduced_p));
end

% Calculate score for each attribute
score = entropy_reduction / sum(entropy_reduction);

% Sort attributes by score in descending order
[rank,~] = sort(score,'descend');
end

在使用该函数时，需要提供一个数据矩阵和一个权重矩阵。数据矩阵应该是一个 $n \times m$ 的矩阵，其中 $n$ 是样本数量，$m$ 是属性数量。权重矩阵应该是一个 $m \times 1$ 的矩阵，其中每个元素都是一个介于 0 和 1 之间的数，表示对应属性的重要性。

函数将返回每个属性的得分和按得分降序排列的属性排名。

熵值法matlab的代码

熵值法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于解决多指标决策问题。下面是一个简单的熵值法的Matlab代码示例：

% 假设有n个指标，m个方案
n = 4; % 指标个数
m = 5; % 方案个数

% 构造指标矩阵，每一行代表一个方案的指标值
X = [1 2 3 4;
     2 3 4 5;
     3 4 5 6;
     4 5 6 7;
     5 6 7 8];

% 归一化处理
X_norm = zeros(size(X));
for i = 1:n
    X_norm(:,i) = X(:,i) / sum(X(:,i));
end

% 计算熵值
E = zeros(1,n);
for i = 1:n
    p = X_norm(:,i) / sum(X_norm(:,i));
    E(i) = -sum(p .* log(p));
end

% 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

% 输出结果
disp("各指标的权重为：");
disp(w);

这段代码首先构造了一个指标矩阵X，每一行代表一个方案的指标值。然后对指标矩阵进行归一化处理，计算每个指标的熵值，并根据熵值计算权重。最后输出各指标的权重。