熵权法指标权重 java

熵权法是一种常用的指标权重计算方法，可以用于多指标决策分析。在Java中实现熵权法计算指标权重的过程可以分为以下几个步骤：

1. 定义指标矩阵（或称数据矩阵），矩阵中包含多个指标和多个样本。

2. 对每个指标进行标准化处理，将其转化为0-1之间的数值。

3. 计算每个指标的熵值，熵值越大表示指标的不确定性越高。

4. 计算每个指标的权重，权重与指标的熵值成反比，即熵值越大，权重越小。

下面是一个简单的Java代码示例，演示如何使用熵权法计算指标权重：

public class EntropyWeight {
    public static void main(String[] args) {
        // 定义指标矩阵
        double[][] matrix = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}};

        // 将指标矩阵标准化
        double[][] normalizedMatrix = normalize(matrix);

        // 计算每个指标的熵值
        double[] entropy = new double[matrix[0].length];
        for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
                sum += normalizedMatrix[i][j] * Math.log(normalizedMatrix[i][j]);
            }
            entropy[j] = -sum;
        }

        // 计算每个指标的权重
        double[] weight = new double[matrix[0].length];
        double sum = 0;
        for (double e : entropy) {
            sum += e;
        }
        for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            weight[j] = (1 - entropy[j] / sum) / (matrix[0].length - 1);
        }

        // 输出结果
        System.out.println("熵值：" + Arrays.toString(entropy));
        System.out.println("权重：" + Arrays.toString(weight));
    }

    // 将矩阵标准化
    private static double[][] normalize(double[][] matrix) {
        double[][] normalizedMatrix = new double[matrix.length][matrix[0].length];
        for (int j = 0; j < matrix[0].length; j++) {
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
                sum += matrix[i][j];
            }
            for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
                normalizedMatrix[i][j] = matrix[i][j] / sum;
            }
        }
        return normalizedMatrix;
    }
}

在这个示例中，我们使用了一个3x3的矩阵作为指标矩阵，并通过normalize()方法将其标准化。然后，我们计算每个指标的熵值和权重，并输出结果。在实际应用中，可以根据需要修改指标矩阵和相关参数，以适应不同的场景和问题。