熵权法代码matlab

熵权法是一种基于信息论的权重计算方法，在MATLAB中实现可以用来处理多变量决策问题，如数据挖掘、决策树等。它通过计算每个属性的不确定性（熵），然后赋予不确定度较高的属性较大的权重，以反映其在决策过程中的重要性。

以下是简化的MATLAB代码示例，用于计算熵并生成权重向量：

% 定义原始数据集（例如，属性矩阵X和目标列y）
data = [X; y]; % 合并属性矩阵和目标变量

% 计算每个属性的熵
entropy_values = entropy(data);

% 初始化权重向量，假设所有属性的初始熵都一样（这里是0作为占位）
weights = zeros(size(entropy_values));

% 对于每个属性，除以其熵值（熵越高，权重越大）
for i = 1:length(entropy_values)
    weights(i) = 1 / entropy_values(i);
end

% 归一化权重，保证总和为1
normalized_weights = weights / sum(weights);

% 显示结果
disp('Entropy Weights:');
disp(normalized_weights);

% 如果需要在决策模型中应用这些权重，可以将它们传递给相应的函数
% 例如，在构建决策树时，`fitctree(X, y, 'Weights', normalized_weights)`