matlab熵权法求权重

Matlab中可以使用熵权法求解权重，具体步骤如下：

1. 构建决策矩阵，将不同指标的数据按照行列的方式放置在矩阵中。

2. 对决策矩阵的每一列进行归一化处理。

3. 计算信息熵，对于每一列数据，先计算出其概率分布，再根据信息熵公式计算出信息熵。

4. 计算权重，将信息熵归一化后，再根据权重计算公式计算出相应的权重值。

下面是具体的Matlab代码实现：

% 假设决策矩阵为A
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 对决策矩阵进行归一化处理
[m,n] = size(A);
for j = 1:n
    A(:,j) = A(:,j) / sum(A(:,j));
end

% 计算信息熵
E = zeros(1,n);
for j = 1:n
    p = A(:,j) / sum(A(:,j));
    E(j) = -sum(p.*log2(p));
end

% 计算权重
w = (1-E) / sum(1-E);

其中，变量`w`即为各个指标的权重值，可以根据实际情况进行调整和应用。

相关问题

导入Excel数据和导出Excel数据的matlab熵权法求权重以及求综合得分

熵权法求权重和综合得分的Matlab代码如下：

% 导入Excel数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据存储在data.xlsx文件中

% 对数据进行归一化处理
[m,n] = size(data);
for j = 1:n
    data(:,j) = data(:,j) / sum(data(:,j));
end

% 计算信息熵
E = zeros(1,n);
for j = 1:n
    p = data(:,j) / sum(data(:,j));
    E(j) = -sum(p.*log2(p));
end

% 计算权重
w = (1-E) / sum(1-E);

% 计算综合得分
score = data * w';

% 导出Excel数据
xlswrite('score.xlsx', score); % 将综合得分保存到score.xlsx文件中

其中，假设数据存储在`data.xlsx`文件中，综合得分保存在`score.xlsx`文件中。可以根据实际情况进行修改和应用。

熵权法求权重matlab程序

以下是使用熵权法求解权重的 Matlab 程序示例：

clc; clear;

% 输入数据矩阵
data = [2, 3, 4;
        3, 4, 5;
        1, 2, 3;
        4, 5, 6;
        2, 4, 6];

% 数据矩阵标准化
[n, m] = size(data);
for j = 1:m
    s = sum(data(:,j));
    for i = 1:n
        data(i,j) = data(i,j) / s;
    end
end

% 计算熵值和熵向量
e = -sum(data.*log(data));
d = 1 - e / log(n);

% 计算权重
w = d / sum(d);

其中，`data` 是输入的数据矩阵，`n` 和 `m` 分别是数据矩阵的行数和列数。程序首先对数据矩阵进行标准化，然后计算熵值和熵向量，最后根据熵向量计算权重。程序输出的 `w` 就是所求的权重向量。