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

熵权TOPSIS是一种多属性决策分析方法，主要用于评价方案的优劣。在MATLAB中，可以通过调用相应的函数来实现熵权TOPSIS算法。以下是使用MATLAB实现熵权TOPSIS算法的一些步骤：
1.首先，需要准备好数据集，可以将数据集存储为一个矩阵，其中每一行代表一个方案，每一列代表一个属性。
2.然后，需要对原始数据进行标准化处理，可以使用MATLAB中的zscore函数进行标准化处理。
3.接着，需要计算每个属性的权重，可以使用熵权法来计算权重。
4.然后，可以使用MATLAB中的topsis函数来实现熵权TOPSIS算法，该函数需要输入标准化后的数据矩阵和属性权重向量，输出每个方案的评价得分以及排名。

具体实现可以参考上述提供的两个引用链接，其中包含了MATLAB实现熵权TOPSIS算法的代码以及相应的运行结果。

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。