熵权法matlab代码

### 回答1：
熵权法是一种常用的多指标权重确定方法，下面是使用MATLAB实现熵权法的代码：

function [weights] = entropy_weight(data)
% 熵权法求指标权重
% data为n*m矩阵，n表示样本数量，m表示指标数量
% weights为指标权重

% 计算每个指标的熵值
[n,m] = size(data);
p = data./repmat(sum(data,1),n,1); % 计算每个指标占比
E = -sum(p.*log(p))/log(n);

% 计算每个指标的权重
weights = (1-E)/sum(1-E);
end

使用方法：

假设我们有5个指标，每个指标有10个样本数据，数据存储在名为`data`的矩阵中，使用以下代码即可计算出每个指标的权重：

weights = entropy_weight(data);

其中，`weights`为一个长度为5的向量，表示每个指标的权重。

### 回答2：
熵权法是一种用于多属性决策的方法，通过计算每个属性的熵值和权重，来确定各个属性对最终决策的贡献程度。下面是一个简单的熵权法MATLAB代码示例：

% 输入数据
data = [4 7 5 9; 6 4 8 7; 8 5 4 6; 5 6 7 4; 7 8 6 5];

% 数据归一化
[n, ~] = size(data);
for i = 1:n
    data(i, :) = data(i, :) ./ sum(data(i, :));
end

% 计算熵值
entropy = -sum(data .* log(data), 2);

% 计算权重
weight = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);

% 输出结果
disp("属性权重：");
disp(weight);

代码中的`data`矩阵表示各属性的数据，每一行为一个样本，每一列为一个属性。首先，我们对数据进行归一化处理，即将每个样本的属性值除以该样本属性值之和。然后，通过计算每个样本行的熵值，来确定各属性的信息量大小。最后，将熵值转化为权重，权重越大表示该属性对最终决策的贡献越大。

以上是一个简单的熵权法MATLAB代码示例，可以通过修改`data`矩阵中的数据来适应不同的问题。因为代码只是一个简单示例，并没有对异常情况进行处理，所以在实际使用时需要根据具体情况添加错误处理和异常情况判断。

### 回答3：
熵权法是一种多属性决策方法，常用于评价指标的权重确定。其基本思想是通过计算指标之间的熵值和权重来确定各指标的重要性。

以下是一个简单的熵权法的MATLAB代码示例：

% 输入数据
data = [2 3 4; 1 5 6; 7 8 9]; % 原始数据矩阵，行表示不同的指标，列表示不同的样本

% 归一化处理
maxVals = max(data,[],2); % 每个指标的最大值
minVals = min(data,[],2); % 每个指标的最小值
normalizedData = (data - minVals) ./ (maxVals - minVals); % 归一化后的数据

% 计算信息熵
[nRows, nCols] = size(normalizedData);
entropy = zeros(nRows, 1); % 存储每个指标的熵值
for i = 1:nRows
    p = normalizedData(i,:); % 当前指标的样本值
    p = p ./ sum(p); % 归一化处理
    entropy(i) = -sum(p .* log(p)); % 计算熵值
end

% 计算权重
weights = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);

% 输出结果
disp("各指标的权重为：");
disp(weights');

这段代码首先对输入的数据进行归一化处理，然后计算每个指标的信息熵，最后根据公式计算得到各指标的权重。最后输出结果。

注意：这只是一个简单的熵权法实现示例，实际应用中可能需要根据具体情况对代码进行修改和调整。