熵权法 matlab 代码

以下是熵权法的 Matlab 代码示例：

clc, clear, close all

% 原始数据
data = [3 6 7 5 2; 1 8 3 2 9; 4 2 6 8 3];

% 计算熵值
[row, col] = size(data);
e = -sum(data./repmat(sum(data), row, 1).*log(data./repmat(sum(data), row, 1)), 1);

% 计算权值
w = (1-e)/(row-sum(e));

% 输出结果
disp(['熵值：', num2str(e)])
disp(['权值：', num2str(w)])

这个代码假设原始数据为一个 3 行 5 列的矩阵，你可以根据需要修改数据的大小。运行后，程序将输出熵值和权值。

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熵权法 MATLAB 代码

下面是一个基本的熵权法的 MATLAB 代码示例：

% 输入数据矩阵，每列代表一个指标，每行代表一个样本
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];

% 数据标准化
X_std = zscore(X);

% 计算各指标的熵值
p = X_std ./ sum(X_std); % 计算各指标的概率分布
entropy = -sum(p .* log2(p)); % 计算各指标的熵值

% 计算各指标的权重
weight = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);

% 输出结果
disp("各指标的熵值：");
disp(entropy);
disp("各指标的权重：");
disp(weight);

在上述代码中，输入数据矩阵X表示原始数据，每列代表一个指标，每行代表一个样本。首先，通过`zscore`函数对数据进行标准化处理，将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。然后，根据标准化后的数据计算各个指标的概率分布p，并计算各个指标的熵值。最后，根据熵值计算各个指标的权重。

请注意，只是一个基本的示例代码，你可以根据实际情况进行调整和扩展。

熵权法matlab 代码

熵权法是一种基于信息熵理论的多指标权重确定方法。在该方法中，各指标的重要性是通过计算各指标的信息熵值来确定的。信息熵值越小，说明该指标对于决策问题的影响越大，其权重也就越大。熵权法在决策分析、评价和优化等领域得到了广泛应用。

以下是使用Matlab实现熵权法的代码：

function [w, e] = entropy(A)
% A为决策矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个指标
% w为各指标的权重，e为各指标的信息熵值
% 计算样本数和指标数
[n, m] = size(A);
% 将决策矩阵进行归一化处理
B = zeros(n, m);
for i = 1:m
    B(:, i) = A(:, i) / sum(A(:, i));
end
% 计算信息熵值
e = zeros(1, m);
for i = 1:m
    e(i) = -sum(B(:, i) .* log(B(:, i)));
end
% 计算各指标的权重
w = (1 - e);
end

在运行该代码时，需要输入一个决策矩阵A，其中每行代表一个样本，每列代表一个指标。运行结果将输出各指标的权重w和信息熵值e。