为什么熵权法计算出权值向量有空值

熵权法是一种基于信息熵的多属性决策方法，其主要思想是通过计算各个属性的信息熵来确定各个属性的权重，以此来进行决策。在计算信息熵时，如果某个属性的取值全部相同，那么计算出来的信息熵就为0，这意味着该属性对决策结果没有任何影响，因此在计算权值向量时会被赋予空权值。此外，在熵权法中，如果某个属性的取值存在缺失值或者数据不全的情况，也会导致计算出的信息熵为0，从而产生空权值。

相关问题

为什么熵权法计算出权值向量有nan

在熵权法中，如果某个属性的信息熵等于0，那么该属性的权重将会被计算为nan（不是一个数字）。这通常是由于属性值全部相同导致的。当某个属性的取值全部相同时，该属性对决策结果没有任何影响，因此其权重应该为0。但是由于计算公式中涉及到对0求倒数，因此会出现nan的情况。在实际计算中，可以将权重为nan的属性排除在计算之外。

熵权法模型 matlab

熵权法是一种常用的多指标决策方法，它的原理是对各指标的重要性进行评估，并构造出一个综合指标，实现决策过程的科学化和规范化。下面是一个基于熵权法的多指标决策模型的 MATLAB 实现示例：

% 假设有n个方案，m个指标
n = 5;
m = 4;

% 构造数据矩阵x，其中每列代表一个指标，每行代表一个方案
x = [1 2 3 4; 2 4 6 8; 3 6 9 12; 4 8 12 16; 5 10 15 20];

% 计算熵值
p = x./repmat(sum(x), n, 1); % 归一化
ep = -p.*log2(p);
ep(isnan(ep)) = 0;
e = sum(ep);

% 计算权值
w = (1-e) / sum(1-e);

% 计算综合得分
score = sum(repmat(w, n, 1).*x, 2);

其中，x 是一个 n 行 m 列的数据矩阵，每列代表一个指标，每行代表一个方案；p 是归一化后的矩阵，ep 是熵值矩阵，e 是熵向量；w 是权值向量，score 是综合得分向量。可以根据具体需求进行调整。