熵权法求权重matlab程序
时间: 2023-07-27 08:17:02 浏览: 50
以下是使用熵权法求解权重的 Matlab 程序示例:
```matlab
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
matlab代码实现熵权法求权重
以下是MATLAB代码实现熵权法求权重的示例:
假设有3个指标,分别是A、B、C,对应的数据存储在一个3x3的矩阵data中,代码如下:
```
data = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
```
首先计算每个指标的归一化矩阵,代码如下:
```
[n,m] = size(data);
P = zeros(n,m);
for i = 1:m
P(:,i) = data(:,i)/sum(data(:,i));
end
```
接下来计算信息熵,代码如下:
```
E = -sum(P.*log(P))/log(n);
```
然后计算权重,代码如下:
```
w = (1-E)/(m-sum(E));
```
最终得到的权重存储在一个1x3的矩阵w中,其中w(1)表示A的权重,w(2)表示B的权重,w(3)表示C的权重。
ahp和熵权法组合权重matlab
AHP(Analytic Hierarchy Process)和熵权法(Entropy Weight Method)都是常用的权重确定方法,可以用于多准则决策问题。
AHP是一种基于层次结构的分析方法,它将复杂的决策问题分解为多个层次,通过对比不同层次的准则和方案之间的相对重要性,最终确定权重。AHP的基本步骤包括:构建层次结构、构建判断矩阵、计算特征向量、一致性检验和权重归一化等。
熵权法是一种基于信息熵的权重确定方法,它通过计算指标之间的信息熵来反映指标的重要性,进而确定权重。熵权法的基本步骤包括:构建决策矩阵、计算每个指标的信息熵、计算每个指标的权重。
在Matlab中,可以使用相关的工具箱或者编写代码来实现AHP和熵权法的组合权重计算。例如,可以使用Matlab中的`ahp`函数来进行AHP计算,使用`entropyweight`函数来进行熵权法计算。具体使用方法可以参考Matlab的官方文档或者相关教程。