熵权法完整matlab代码

### 回答1：
熵权法是一种用于多指标决策的方法，其中熵值被用作权重计算的指标。以下是一个完整的MATLAB代码示例，用于实现熵权法：

%预定义指标数据矩阵
data = [1 2 3 4; 
        4 3 2 1;
        4 3 2 1;
        1 2 3 4];

%计算每个指标的概率矩阵
p = zeros(size(data));
for i = 1:size(data, 2)
    total = sum(data(:, i));
    p(:, i) = data(:, i) / total;
end

%计算每个指标的熵值
e = zeros(1, size(data, 2));
for i = 1:size(data, 2)
    e(i) = -sum(p(:, i) .* log(p(:, i)));
end

%计算每个指标的权重
w = (1 - e) / sum(1 - e);

%显示每个指标的权重
disp('每个指标的权重：');
disp(w);

这段代码的输入是指标数据矩阵，其中每行表示一个样本，每列表示一个指标。代码先计算了每个指标的概率矩阵，然后根据概率矩阵计算了每个指标的熵值。接着，通过将熵值标准化为权重，得到了每个指标的权重。最后，显示了每个指标的权重。

请注意，此代码仅为示例，实际应用时需要根据具体情况进行修改和调整。

### 回答2：
熵权法是一种常用于多指标权重确定的方法，它是基于信息熵理论。下面是一个使用MATLAB实现熵权法的完整代码：

% 假设有n个指标和m个待评价的对象
n = 5; % 指标个数
m = 3; % 对象个数

% 输入原始数据矩阵，每一列代表一个指标，每一行代表一个对象
X = [1 2 3 4 5; 0.5 1 1.5 2 2.5; 2 4 6 8 10];

% 数据归一化处理，将原始数据标准化到[0,1]范围
X_normalized = zeros(m, n);
for i = 1:n
    X_normalized(:, i) = (X(:, i) - min(X(:, i))) / (max(X(:, i)) - min(X(:, i)));
end

% 计算熵值
E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值
for i = 1:n
    p = X_normalized(:, i) / sum(X_normalized(:, i)); % 各个对象对该指标值的占比
    E(i) = -sum(p .* log2(p));
end

% 计算权重
weights = (1 - E) / sum(1 - E);

disp("各指标的权重为：");
disp(weights);

在这段代码中，首先设置了指标个数n和对象个数m，然后输入原始数据矩阵X。接下来进行数据归一化处理，将原始数据标准化到[0,1]范围。然后计算每个指标的熵值E，通过计算每个对象对该指标值的占比，并使用信息熵公式进行计算。最后，根据熵值计算每个指标的权重，权重的计算公式是(1 - E) / sum(1 - E)。最后输出各指标的权重。

希望这段代码对你有帮助！