MATLAB中计算熵权的daima
时间: 2023-08-02 09:09:31 浏览: 39
以下是MATLAB中计算熵权的代码:
```matlab
function W = entropy_weight(A)
% A为n*m的矩阵,其中n为样本数,m为指标数
% 计算熵权,返回权重向量W
% 计算每个指标的熵值
[n, m] = size(A);
E = zeros(1, m);
for j = 1:m
p = A(:, j) / sum(A(:, j));
E(j) = -sum(p .* log(p));
end
% 计算每个指标的权重
W = (1 - E) / sum(1 - E);
end
```
使用方法:
假设有一个3个指标,4个样本的数据矩阵A,可以通过以下代码计算熵权:
```matlab
A = rand(4, 3); % 生成随机数据
W = entropy_weight(A); % 计算熵权
```
其中,W即为计算得到的熵权向量。
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MATLAB中计算熵权topsisi的代码
计算熵权TOPSIS方法需要用到MATLAB中的矩阵运算和函数,以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 输入数据矩阵,每行代表一个评价对象,每列代表一个评价指标
data = [1 2 3 4; 2 3 4 5; 3 4 5 6; 4 5 6 7];
% 标准化处理
[m, n] = size(data);
data_normalized = zeros(m, n);
for i = 1:n
data_normalized(:, i) = data(:, i) ./ sum(data(:, i));
end
% 计算熵权
entropy = -sum(data_normalized .* log(data_normalized), 1);
weight = (1 - entropy) / sum(1 - entropy);
% 计算距离矩阵
data_normalized_weighted = data_normalized .* weight;
ideal_best = max(data_normalized_weighted, [], 1);
ideal_worst = min(data_normalized_weighted, [], 1);
distance_best = sqrt(sum((data_normalized_weighted - ideal_best) .^ 2, 2));
distance_worst = sqrt(sum((data_normalized_weighted - ideal_worst) .^ 2, 2));
% 计算TOPSIS综合评价指数
score = distance_worst ./ (distance_best + distance_worst);
```
其中,`data`为输入的数据矩阵,`data_normalized`为标准化后的矩阵,`entropy`为熵权向量,`weight`为熵权向量的归一化权重向量,`ideal_best`和`ideal_worst`分别为最优和最劣方案,`distance_best`和`distance_worst`分别为距离最优和最劣方案的欧氏距离,`score`为综合评价指数。
matlab计算熵权
在MATLAB中,可以使用以下步骤计算熵权:
1. 读取数据矩阵,假设为`A`,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个指标。
2. 对每一列进行归一化,即将每个元素除以该列元素的和,得到归一化矩阵`B`。
3. 计算熵值及权重。对于第`j`列,其熵值为:
$$
E_j = -\sum_{i=1}^{n}B_{ij}\ln(B_{ij})
$$
其中,$n$为样本数,$B_{ij}$为归一化矩阵中第`i`行第`j`列的元素。
然后,计算每一列的权重值为:
$$
w_j = \frac{1-E_j}{n-\sum_{i=1}^{n}(1-B_{ij})}
$$
最后,将所有权重值归一化,得到最终权重向量`W`。
下面是一些示例代码:
```matlab
% 读取数据矩阵
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
% 归一化
B = A ./ sum(A);
% 计算熵值及权重
E = -sum(B .* log(B), 1);
W = (1 - E) ./ (size(B, 1) - sum(B ~= 0, 1));
W = W / sum(W);
% 显示结果
fprintf('熵值:');
disp(E);
fprintf('权重:');
disp(W);
```
需要注意的是,如果某一列元素的和为0,会导致该列无法进行归一化,需要特殊处理。另外,如果某一列元素完全相同,会导致熵值为0,需要特殊处理。