用matlab实现熵权法,熵权法原理及matlab代码实现
时间: 2024-04-24 16:04:42 浏览: 23
熵权法是一种多指标决策方法,其核心思想是利用信息熵的概念来确定权重,以反映指标之间的相对重要性。
具体实现步骤如下:
1. 收集各指标数据,构建指标矩阵 X。
2. 对每个指标计算归一化后的熵值 Hj。
3. 计算各指标的权重值 Wj。
4. 将各指标的权重值进行归一化处理,得到最终权重值 W。
5. 计算各指标的综合得分,得到最佳方案。
以下是 MATLAB 代码实现:
首先,需要定义一个计算熵值的函数:
```matlab
function h = calcEntropy(X)
% 计算熵值
% X:指标矩阵,每一列代表一个指标
[n, m] = size(X); % n:样本数,m:指标数
p = X ./ repmat(sum(X), n, 1); % 各指标的比重
h = -sum(p .* log(p)) / log(n); % 计算熵值
end
```
接着,编写主函数,实现熵权法:
```matlab
clear; clc;
% 输入指标矩阵
X = [1 2 3 4 5;
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5;
10 20 30 40 50;
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05];
% 计算归一化后的熵值
H = calcEntropy(X);
% 计算权重
W = (1 - H) / sum(1 - H);
% 输出结果
disp('各指标的权重为:');
disp(W);
```
以上代码输出结果为各指标的权重值。
需要注意的是,在实际应用中,可能需要对数据进行预处理,如去除离群值、归一化等操作。