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。

相关问题

熵权法客观权重matlab代码

以下是使用熵权法计算客观权重的 MATLAB 代码：

% 输入数据矩阵，每行为一个样本，每列为一个指标
data = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];

% 标准化数据，将每列指标的数据缩放到 [0, 1] 范围内
[n, m] = size(data);
norm_data = zeros(n, m);
for j = 1:m
    max_value = max(data(:, j));
    min_value = min(data(:, j));
    norm_data(:, j) = (data(:, j) - min_value) / (max_value - min_value);
end

% 计算熵值和熵向量
entropy = zeros(1, m);
for j = 1:m
    p = norm_data(:, j) / sum(norm_data(:, j));
    entropy(j) = -sum(p .* log(p));
end
entropy

% 计算权重向量
weight = (1 - entropy) / sum(1 - entropy)

代码说明：

1. 输入数据矩阵为 `data`，每行为一个样本，每列为一个指标。
2. 通过循环计算每列指标的最大值和最小值，将数据缩放到 [0, 1] 范围内，得到标准化数据矩阵 `norm_data`。
3. 计算每列指标的熵值和熵向量。
4. 计算权重向量，即将熵向量归一化后的结果。

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。