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。

相关问题

TOPSIS python

TOPSIS-Python是一种优化算法，用于计算每个备选方案与理想备选方案之间的几何距离。它通过标识每个准则的权重并标准化每个准则的得分来实现补偿性汇总。在Python中，可以使用源代码实现TOPSIS算法。

以下是一个使用Python编写的TOPSIS算法的示例代码：

import copy
import pandas as pd
import numpy as np

# 导入数据
data = pd.read_excel('D:\桌面\TOPSIS.xlsx')
label_need = data.keys()[1:]
data1 = data[label_need].values

# 计算行数和列数
[m, n = data1.shape

# 数据标准化
data2 = data1.astype('float')
for j in range(0, n):
    data2[:, j = data1[:, j / np.sqrt(sum(np.square(data1[:, j])))

# 计算信息熵
p = data2
for j in range(0, n):
    p[:, j = data2[:, j / sum(data2[:, j])

E = data2 = -1 / np.log(m) * sum(p[:, j * np.log(p[:, j]))

# 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E)

# 得到加权后的数据
R = data2 * w

# 得到最大值最小值距离
r_max = np.max(R, axis=0)
r_min = np.min(R, axis=0)

# 计算d向量
d_z = np.sqrt(np.sum(np.square((R - np.tile(r_max, (m, 1)))), axis=1))
d_f = np.sqrt(np.sum(np.square((R - np.tile(r_min, (m, 1)))), axis=1))

# 得到评分
s = d_f / (d_z + d_f)
Score = 100 * s / max(s)

for i in range(0, len(Score)):
    print(f"第{i+1}个投标者百分制得分为：{Score[i]}")

这段代码会读取一个名为`TOPSIS.xlsx`的Excel文件中的数据，并根据TOPSIS算法计算出每个投标者的百分制得分。你可以根据自己的需求修改代码中的文件路径和数据处理逻辑。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TOPSIS-Python:python中TOPSIS优化算法的源代码](https://download.csdn.net/download/weixin_42146086/18799448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [TOPSIS法 —— python](https://blog.csdn.net/qq_25990967/article/details/122762897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

TOPSIS Python 代码

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多属性决策分析方法，它可以用来评价一组备选方案，从而确定最佳方案。在Python中，我们可以使用numpy库和pandas库实现TOPSIS算法。

以下是一份简单的TOPSIS Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv')  # 读入数据
X = data.iloc[:, 1:].values  # 取得数据矩阵
w = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]  # 权重向量
n = X.shape  # 样本数量
m = X.shape  # 属性数量

# 归一化矩阵
for j in range(m):
    X[:, j] = X[:, j] / np.sqrt(sum(X[:, j] ** 2))

# 确定最优与最劣方案
ideal_best = []
ideal_worst = []
for j in range(m):
    if data['优化指标'][j] == 'max':
        ideal_best.append(max(X[:, j]))
        ideal_worst.append(min(X[:, j]))
    else:
        ideal_best.append(min(X[:, j]))
        ideal_worst.append(max(X[:, j]))

# 计算距离
S_best = np.sqrt(np.sum((X - ideal_best) ** 2, axis=1))
S_worst = np.sqrt(np.sum((X - ideal_worst) ** 2, axis=1))

# 计算相对接近度
C = S_worst / (S_best + S_worst)

# 输出排序结果
rank = pd.DataFrame({'方案名称': data['方案名称'], 'C值': C})
rank = rank.sort_values(by='C值', ascending=False)
print(rank)

以上代码中，我们首先读入数据并处理成样本矩阵。然后，我们使用权重向量将数据矩阵归一化。接下来，我们确定最优与最劣方案，并计算每个备选方案到最优方案和最劣方案的距离。最后，我们计算每个备选方案的相对接近度，并按照相对接近度从大到小进行排序输出结果。