topsis熵权法python例子

Topsis 熵权法（Entropy Weight Method）是一种多属性决策中，用于确定属性权重的方法。下面是一个使用 Python 实现 Topsis 熵权法的例子：

import numpy as np

def topsis_entropy_weight(data):
    # 标准化数据
    normalized_data = data / np.sqrt(np.sum(data**2, axis=0))

    # 计算熵值
    entropy = -np.sum(normalized_data * np.log2(normalized_data), axis=0)

    # 计算权重
    weights = (1 - entropy) / np.sum(1 - entropy)

    return weights

# 示例数据
data = np.array([[3, 5, 2, 4],
                 [4, 4, 4, 3],
                 [2, 3, 4, 2]])

# 计算属性权重
weights = topsis_entropy_weight(data)
print("属性权重：", weights)

这个例子中，我们首先定义了一个 `topsis_entropy_weight` 函数来计算 Topsis 熵权法的属性权重。然后，我们使用示例数据调用该函数，并打印出计算得到的属性权重。

相关问题

topsis熵权法python

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种用于排序的方法，根据评价对象与理想化目标的接近程度对对象进行排序。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法，它可以用于解决层次分析法中的问题，比如评价的决策层不能太多以及决策层中指标的数据是已知的。该方法通过假设正、负理想解来计算各样本与正、负理想解之间的距离，从而确定它们与理想方案的相对贴近度，进而对评价对象进行排序。具体步骤包括确定数据类型和统一指标类型。在统一指标类型时，极小型指标可以转化为极大型指标，中间型指标也可以转化为极大型指标。在Python中，可以使用相应的库或者自己实现TOPSIS算法来进行排序和计算。

topsis熵权法python代码

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，用于评估和排序一组备选方案。熵权法是一种确定指标权重的方法，它基于信息熵的概念。

以下是一个使用Python实现TOPSIS和熵权法的示例代码：

import numpy as np

def topsis(data, weights, impacts):
    # 数据归一化
    normalized_data = data / np.sqrt(np.sum(data**2, axis=0))
    
    # 加权归一化矩阵
    weighted_normalized_data = normalized_data * weights
    
    # 理想解和负理想解
    ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    negative_ideal_solution = np.zeros(data.shape)
    
    for i in range(data.shape):
        if impacts[i] == '+':
            ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
        elif impacts[i] == '-':
            ideal_solution[i] = np.min(weighted_normalized_data[:, i])
            negative_ideal_solution[i] = np.max(weighted_normalized_data[:, i])
    
    # 计算每个备选方案与理想解和负理想解的距离
    positive_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - ideal_solution)**2, axis=1))
    negative_distances = np.sqrt(np.sum((weighted_normalized_data - negative_ideal_solution)**2, axis=1))
    
    # 计算综合评价指数
    performance_scores = negative_distances / (positive_distances + negative_distances)
    
    # 返回排序结果
    rankings = np.argsort(performance_scores)[::-1]
    return rankings

# 示例数据
data = np.array([[3, 4, 5], [2, 6, 8], [1, 3, 7], [4, 5, 6]])
weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
impacts = ['+', '+', '+']

# 调用TOPSIS函数
rankings = topsis(data, weights, impacts)
print(rankings)

上述代码中，`data`是一个二维数组，表示备选方案的各个指标值；`weights`是一个一维数组，表示各个指标的权重；`impacts`是一个一维数组，表示各个指标的影响方向（正向指标为'+'，负向指标为'-'）。函数返回一个排序结果，表示备选方案的优劣顺序。