matlab熵权取权法

熵权取权法是一种多指标决策方法，用于确定指标的权重。在MATLAB中，可以使用熵权取权法来计算指标的权重。以下是一个使用MATLAB实现熵权取权法的代码示例：

function [W] = Entropy_Method(Z)
% 计算有n个样本，m个指标的样本所对应的的熵权
% 输入
% Z ： n*m的矩阵（要经过正向化和标准化处理，且元素中不存在负数）
% 输出
% W：熵权，1*m的行向量

%% 计算熵权
[n,m] = size(Z);
D = zeros(1,m); % 初始化保存信息效用值的行向量

for i = 1:m
    x = Z(:,i); % 取出第i列的指标
    p = x / sum(x); % 注意，p有可能为0，此时计算ln(p)*p时，Matlab会返回NaN，所以这里我们自己定义一个函数
    e = -sum(p .* mylog(p)) / log(n); % 计算信息熵
    D(i) = 1 - e; % 计算信息效用值
end

W = D ./ sum(D); % 将信息效用值归一化，得到权重
end

这段代码可以计算给定矩阵Z的熵权，其中Z是一个n*m的矩阵，表示n个样本和m个指标。函数返回一个1*m的行向量W，表示每个指标的权重。

请注意，这段代码中使用了一个自定义的函数mylog，用于处理p为0的情况。你可以根据需要自行定义这个函数。

希望这个代码示例能够帮助到你。如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

matlab熵权topsis

您好！对于使用MATLAB进行熵权TOPSIS方法的问题，我可以给您一些指导。

熵权TOPSIS是一种多属性决策方法，它结合了信息熵和TOPSIS（技术排序法以最佳相对接近度到理想解的距离为准则）的思想。在MATLAB中，您可以按照以下步骤来实现熵权TOPSIS方法：

1. 准备数据：首先，您需要将决策矩阵和权重矩阵准备好。决策矩阵包含了各个属性的评价值，而权重矩阵则表示各个属性的重要程度。

2. 标准化数据：使用MATLAB中的函数将决策矩阵进行标准化，确保各个属性具有相同的尺度。

3. 计算信息熵：使用MATLAB中的函数计算各个属性的信息熵，并按照权重矩阵进行加权平均。

4. 计算正理想解和负理想解：根据标准化后的决策矩阵，分别计算正理想解和负理想解。正理想解是在每个属性上取最大值，而负理想解则是在每个属性上取最小值。

5. 计算到正理想解和负理想解的距离：使用欧氏距离或其他距离度量方法，计算每个决策向量到正理想解和负理想解的距离。

6. 计算相对接近度：根据所得到的距离，计算每个决策向量相对于正理想解和负理想解的接近程度。

7. 进行排序：根据相对接近度，对决策向量进行排序，找出最佳的决策方案。

通过以上步骤，您可以使用MATLAB实现熵权TOPSIS方法。希望对您有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

matlab熵权分析法代码

以下是MATLAB实现熵权法的代码示例：

function [w] = entropy_weight(x)
% 熵权法计算权重
% x: 数据矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个指标
% w: 指标权重向量

[n, m] = size(x); % n个样本，m个指标

% 1. 计算熵值
e = -sum(x.*log(x), 1); % 每个指标的熵值
e_max = log(n); % 理论最大熵值
e_normal = e./e_max; % 归一化熵值

% 2. 计算权重
d = 1-m*e_normal/sum(e_normal); % 熵值权重法中的熵值权重
w = d./sum(d); % 归一化权重

使用方法：

假设有一个 $n\times m$ 的数据矩阵 $x$，每一行代表一个样本，每一列代表一个指标，可以通过调用 `entropy_weight(x)` 函数计算出所有指标的权重向量 $w$。