clc;clear; data=xlsread('C:\Users\86186\Desktop\数字建模\第五次数据','B2:E21'); %%%第一步：数据预处理——数据正向化 %(注：含氧量越高越好；PH值越接近7越好；细菌总数越少越好；植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。) %含氧量越高越好, 极大型 ，数据不变 %PH值越接近7越好, 中间型指标 x_best=7; data(:,2)=1-abs(data(:,2)-x_best)./max(abs(data(:,2)-x_best)); %细菌总数越少越好, 极小型 data(:,3)=max(data(:,3)-data(:,3)); %植物性营养物量介于10‐20 %之间最佳，超过20或低于10均不好。 区间型 a=10;b=20; M=max(a-min(data(:,4)),max(data(:,4)-b)); n=size(data,1); for i=1:n if data(i,4)<a data(i,4)=1-(a-data(i,4))/M; elseif data(i,4)>b data(i,4)=1-(data(i,4)-b)/M; else data(i,4)=1; end end %%%第二部：正向矩阵标准化 %求权重 data=data./sqrt(sum(data.^2)); %%第三步：计算各指标权重 w=shangquan(data); %%%%%第四步：计算得分并排序 %用TOPSIS计算得分并排序 %定义第i个评价对象与正理想的距离 D1=sqrt((max(data)-data).^2*w'); %定义第i个评价对象与负理想的距离 D2=sqrt((min(data)-data).^2*w'); %计算得出第i个评价对象的得分∶ score=D2./(D1+D2); [ss,ind]=sort(score,'descend');

你的代码看起来像是在进行数据预处理和TOPSIS算法，可以用于多指标决策分析。TOPSIS算法是一种常用的多指标决策分析方法，通过计算评价对象与正理想、负理想的距离来确定其得分，从而进行排序。你的代码中，通过数据正向化和正向矩阵标准化来处理数据，然后计算各指标的权重，最后用TOPSIS算法计算得分并排序。这是一个常用的数据分析方法，可以用于多种领域的决策问题。