熵值法代码matlab

以下是一个使用熵值法进行多属性决策的 MATLAB 代码示例：

function [ranked_indices, scores = entropy_value(data)
    % 计算数据的熵
    entropy_values = -sum(data .* log(data), 2);
    % 计算每个属性的熵权重
    entropy_weights = 1 - entropy_values ./ sum(entropy_values);
    % 根据熵权重对属性进行排序
    [~, ranked_indices = sort(entropy_weights, 'descend');
    % 计算每个属性的得分
    scores = entropy_weights(ranked_indices);
end

你可以将你的数据作为输入传递给这个函数，并得到排序后的属性索引以及对应的得分。请注意，这个代码示例假设你已经将数据预处理成了概率分布形式，每行代表一个样本，每列代表一个属性。

希望这个代码对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

熵值法matlab的代码

熵值法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于解决多指标决策问题。下面是一个简单的熵值法的Matlab代码示例：

% 假设有n个指标，m个方案
n = 4; % 指标个数
m = 5; % 方案个数

% 构造指标矩阵，每一行代表一个方案的指标值
X = [1 2 3 4;
     2 3 4 5;
     3 4 5 6;
     4 5 6 7;
     5 6 7 8];

% 归一化处理
X_norm = zeros(size(X));
for i = 1:n
    X_norm(:,i) = X(:,i) / sum(X(:,i));
end

% 计算熵值
E = zeros(1,n);
for i = 1:n
    p = X_norm(:,i) / sum(X_norm(:,i));
    E(i) = -sum(p .* log(p));
end

% 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

% 输出结果
disp("各指标的权重为：");
disp(w);

这段代码首先构造了一个指标矩阵X，每一行代表一个方案的指标值。然后对指标矩阵进行归一化处理，计算每个指标的熵值，并根据熵值计算权重。最后输出各指标的权重。

改进熵值法matlab代码

以下是改进熵值法的MATLAB代码，其中包括了对输入数据和权重矩阵的检查：

function [score, rank] = improved_entropy(data, weight)
% Check if data and weight have the same number of rows
if size(data,1) ~= size(weight,1)
    error('Data and weight matrices must have the same number of rows');
end

% Check if weight matrix is normalized
if sum(weight,2) ~= 1
    error('Weight matrix rows must sum to 1');
end

% Calculate normalized data matrix
normalized_data = zeros(size(data));
for i = 1:size(data,2)
    col = data(:,i);
    normalized_col = (col - min(col)) / (max(col) - min(col));
    normalized_data(:,i) = normalized_col;
end

% Calculate entropy of each attribute
attribute_entropies = zeros(1,size(normalized_data,2));
for i = 1:size(normalized_data,2)
    col = normalized_data(:,i);
    p = col / sum(col);
    attribute_entropies(i) = -sum(p .* log2(p));
end

% Calculate entropy reduction of each attribute
entropy_reduction = zeros(1,size(normalized_data,2));
for i = 1:size(normalized_data,2)
    col = normalized_data(:,i);
    p = col / sum(col);
    reduced_p = p.^weight(i);
    reduced_p = reduced_p / sum(reduced_p);
    entropy_reduction(i) = attribute_entropies(i) - sum(reduced_p .* log2(reduced_p));
end

% Calculate score for each attribute
score = entropy_reduction / sum(entropy_reduction);

% Sort attributes by score in descending order
[rank,~] = sort(score,'descend');
end

在使用该函数时，需要提供一个数据矩阵和一个权重矩阵。数据矩阵应该是一个 $n \times m$ 的矩阵，其中 $n$ 是样本数量，$m$ 是属性数量。权重矩阵应该是一个 $m \times 1$ 的矩阵，其中每个元素都是一个介于 0 和 1 之间的数，表示对应属性的重要性。

函数将返回每个属性的得分和按得分降序排列的属性排名。