改进TOPSIS python

TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常用的多属性决策分析方法，它通过计算每个方案与理想解和负理想解的距离，得到各个方案的综合得分，并按照得分的高低排序。针对传统TOPSIS方法存在的一些问题，如标准化方法、权重的确定等，有一些改进TOPSIS的方法被提出。

其中，改进TOPSIS方法的一个重要方向是在标准化过程中引入了一些新的算法，如自适应标准化、离差标准化等。此外，还有一些改进方法通过使用模糊数学、熵权法、层次分析法等方法来确定指标权重。

在python中，可以使用多种库来实现TOPSIS和改进TOPSIS方法。例如，在scikit-learn库中，可以使用preprocessing模块来进行数据标准化，使用decomposition模块来进行主成分分析等；在pycda库中，可以使用不同的标准化方法、权重确定方法和距离度量方法来实现改进TOPSIS。