熵权法与层次分析法具体结合matlab代码

熵权法和层次分析法是两种常用的多指标决策分析方法，它们可以结合使用来进行指标赋权。下面是使用 MATLAB 实现熵权法和层次分析法结合的代码示例：

首先，我们需要导入数据，假设有 5 个样本和 4 个指标：

data = [80 60 70 90; 70 80 90 75; 90 70 80 85; 60 75 80 70; 85 90 95 80];

接下来，我们可以使用层次分析法来计算各个指标的权重。假设四个指标分别为“成绩”、“出勤率”、“活动参与度”和“综合素质评价”，并且它们之间的重要程度关系为：

成绩 > 综合素质评价 > 活动参与度 > 出勤率

则可以使用 MATLAB 的 `ahp` 工具箱来计算各个指标的权重：

% 加载 ahp 工具箱
addpath('ahp');

% 设置层次结构
hierarchy = [1 0.5 3 4; NaN 1 2 2; NaN NaN 1 1; NaN NaN NaN 1];

% 计算权重
[~, weights] = ahp(hierarchy);

其中，`hierarchy` 表示指标之间的重要程度关系矩阵，每个元素表示该指标相对于另一个指标的重要程度比例。例如，第一行第二列的元素 0.5 表示“成绩”相对于“综合素质评价”的重要程度为 1:2。`ahp` 函数返回两个值，第一个值为一致性比率，第二个值为各个指标的权重。

接下来，我们可以使用熵权法来计算各个指标的权重。计算熵值的函数为：

function E = entropy(data)
    [n, m] = size(data);
    p = data ./ sum(data, 1);
    E = -sum(p .* log(p), 1) ./ log(n);
end

其中，`data` 表示样本数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个指标。计算熵值时，先将数据归一化为每个指标在所有样本中的比重，然后计算每个指标的熵值。最后，我们可以根据每个指标的熵值来计算权重：

% 计算熵值
E = entropy(data);

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

最后，我们可以根据每个指标的权重来计算综合评价得分：

% 计算综合评价得分
scores = data * weights';

通过结合熵权法和层次分析法，我们可以对多个指标进行权重赋值，并计算综合评价得分。