熵权法确定权重matlab代码

熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，可以用于确定权重。以下是在MATLAB中实现熵权法的示例代码：

% 假设有n个指标，X为指标数据矩阵，每一列代表一个指标
X = [x1, x2, x3, ..., xn];

% 标准化指标数据
[m, n] = size(X);
X_norm = zeros(m, n);
for i = 1:n
    X_norm(:, i) = (X(:, i) - min(X(:, i))) / (max(X(:, i)) - min(X(:, i)));
end

% 计算每个指标的熵值
P = X_norm ./ sum(X_norm);
E = -sum(P .* log(P));

% 计算每个指标的权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);

在代码中，`X`为指标数据矩阵，每一列代表一个指标。首先对指标数据进行标准化，然后计算每个指标的熵值，最后根据熵值计算每个指标的权重。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。

相关问题

熵权法客观权重matlab代码

以下是熵权法的 MATLAB 代码：

function [w] = EntropyWeight(x)
% 输入参数x为n*m的决策矩阵，其中n为样本数，m为决策指标数
% 输出参数w为m*1的决策指标权重向量

% 归一化决策矩阵
[n, m] = size(x);
y = zeros(n, m);
for j = 1:m
    y(:, j) = x(:, j) ./ sum(x(:, j));
end

% 计算熵值
e = zeros(1, m);
for j = 1:m
    p = y(:, j) / sum(y(:, j));
    e(j) = -sum(p .* log(p));
end

% 计算信息熵权重
w = (1 - e) / sum(1 - e);
end

使用方法：

将决策矩阵作为函数输入参数，即可得到对应的决策指标权重向量。例如，假设决策矩阵为`x=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]`，则调用`EntropyWeight(x)`即可得到对应的决策指标权重向量`w`。

熵权法求权重matlab程序

以下是使用熵权法求解权重的 Matlab 程序示例：

clc; clear;

% 输入数据矩阵
data = [2, 3, 4;
        3, 4, 5;
        1, 2, 3;
        4, 5, 6;
        2, 4, 6];

% 数据矩阵标准化
[n, m] = size(data);
for j = 1:m
    s = sum(data(:,j));
    for i = 1:n
        data(i,j) = data(i,j) / s;
    end
end

% 计算熵值和熵向量
e = -sum(data.*log(data));
d = 1 - e / log(n);

% 计算权重
w = d / sum(d);

其中，`data` 是输入的数据矩阵，`n` 和 `m` 分别是数据矩阵的行数和列数。程序首先对数据矩阵进行标准化，然后计算熵值和熵向量，最后根据熵向量计算权重。程序输出的 `w` 就是所求的权重向量。