topsis代码matlab

这段引用提供了一些关于topsis算法的matlab代码。其中包括了标准化矩阵的计算和得分的归一化。具体来说，第二步代码计算了标准化矩阵Z，第三步代码则定义了一个函数用于计算得分并归一化。需要注意的是，这段引用并没有提供完整的topsis算法代码，只是提供了其中的一部分。如果您需要完整的topsis算法代码，建议您在网上搜索或者参考相关的论文。

相关问题

熵权Topsis 代码 matlab

以下是熵权TOPSIS的MATLAB代码示例：

%输入数据矩阵
x = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];

%标准化矩阵
[n,m] = size(x);
for j=1:m
    s(j) = sqrt(sum(x(:,j).^2));
    for i=1:n
        x_norm(i,j) = x(i,j)/s(j);
    end
end

%确定权重
w = [0.3 0.2 0.3 0.2];

%计算加权标准化矩阵
for j=1:m
    for i=1:n
        x_weighted(i,j) = w(j)*x_norm(i,j);
    end
end

%计算正理想解和负理想解
for j=1:m
    if j==1
        v_pos(j) = max(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = min(x_weighted(:,j));
    else
        v_pos(j) = min(x_weighted(:,j));
        v_neg(j) = max(x_weighted(:,j));
    end
end

%计算距离
for i=1:n
    d_pos(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_pos).^2));
    d_neg(i) = sqrt(sum((x_weighted(i,:)-v_neg).^2));
end

%计算综合评价指数
for i=1:n
    CI(i) = d_neg(i)/(d_neg(i)+d_pos(i));
end

%计算熵权
p = sum(x_norm.^2)/n;
e = -sum(p.*log(p));
w_e = (1-e)/(m-e);

%计算加熵权后的综合评价指数
CI_weighted = CI*w_e;

注意：这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体的数据和权重进行调整。

马氏距离改进topsis代码matlab

### MATLAB 实现改进 TOPSIS 方法

#### 改进的 TOPSIS 使用马氏距离计算

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种多属性决策分析方法。通过引入马氏距离来替代传统的欧几里得距离，可以更好地处理不同尺度的数据并考虑变量间的相关性。

function [rankedAlternatives] = improved_TOPSIS(dataMatrix, weightVector)
% dataMatrix: 行表示备选方案，列表示准则
% weightVector: 权重向量

[n,m] = size(dataMatrix);

% 正理想解和负理想解
positiveIdealSolution = max(dataMatrix);
negativeIdealSolution = min(dataMatrix);

% 计算协方差矩阵及其逆矩阵
covarianceMatrix = cov(dataMatrix);
invCovarianceMatrix = inv(covarianceMatrix);

% 马氏距离到正/负理想解的距离
Dp = zeros(n,1); % 到正理想解的距离
Dn = zeros(n,1); % 到负理想解的距离

for i=1:n
    diffP = dataMatrix(i,:) - positiveIdealSolution;
    Dp(i) = sqrt(diffP * invCovarianceMatrix * diffP');
    
    diffN = dataMatrix(i,:) - negativeIdealSolution;
    Dn(i) = sqrt(diffN * invCovarianceMatrix * diffN');
end

% 相似度计算
closenessCoefficient = Dn ./ (Dn + Dp);

% 加权后的相似度系数
weightedCC = closenessCoefficient .* weightVector';

% 排序得到最终排名
[~, rankedAlternatives] = sort(weightedCC,'descend');

disp('各选项相对接近程度:');
disp([num2str((1:n)'), ' ', num2str(closenessCoefficient')]);
disp('按优劣顺序排列的结果:');
disp(rankedAlternatives);
end

此代码实现了基于马氏距离的改进型 TOPSIS 法，在实际应用中可以根据具体需求调整输入参数[^1]。