熵权法计算matlab

熵权法是一种用于多指标决策的方法，它基于信息熵理论，通过计算指标的权重来进行综合评价。在Matlab中，可以使用以下步骤实现熵权法计算：

1. 读取数据：使用xlsread函数读取Excel文件中的数据，并选择需要进行计算的指标数据。

2. 指标正向化处理：根据指标类型，对数据进行正向化处理，使得越小越优的指标值越大。

3. 某点最优型指标处理：根据指定的最优点数值，对数据进行处理，使得离最优点越近的指标值越大。

4. 数据标准化：使用mapminmax函数对数据进行行标准化，将数据映射到指定的区间范围。

5. 计算信息熵：根据标准化后的数据，计算每个指标的信息熵。

6. 计算权重：根据信息熵，计算每个指标的权重。

7. 计算得分：将标准化后的数据与权重相乘，得到每个样本的得分。

以下是一个简化的示例代码，演示了如何使用Matlab实现熵权法计算：

clc;clear;

% 读取数据
data = xlsread('D:\桌面\shangquan.xlsx');
data = data(:,3:end);

% 指标正向化处理
index = [3,4];
for i = 1:length(index)
    data(:,index(i)) = max(data(:,index(i))) - data(:,index(i));
end

% 某点最优型指标处理
index = [5];
a = 90;
for i = 1:length(index)
    data(:,index(i)) = 1 - abs(data(:,index(i)) - a) / max(abs(data(:,index(i)) - a));
end

% 数据标准化
data = mapminmax(data',0.002,1);
data = data';

% 计算信息熵
[m,n] = size(data);
p = zeros(m,n);
for j = 1:n
    p(:,j) = data(:,j) / sum(data(:,j));
end
for j = 1:n
    E(j) = -1/log(m) * sum(p(:,j) .* log(p(:,j)));
end

% 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

% 计算得分
s = data * w';
Score = 100 * s / max(s);

disp('12个银行分别得分为：')
disp(Score)