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。

相关问题

编写一个matlab代码实现熵权法求权重

我可以给你一段MATLAB代码来实现熵权法求权重：N=length(X);
W=ones(N,1)/N;
for i=1:N
W(i)=exp(-X(i)/sum(X));
end
W=W/sum(W);

matlab熵权法求权重

下面是用matlab进行熵权法求权重的一般步骤：

1. 假设有n个指标，m个方案，构建一个n*m的矩阵A，其中Aij表示第i个指标对第j个方案的评价值。

2. 对矩阵A进行标准化处理，使得每个指标的评价值都在0-1之间。可以采用线性标准化或者指数标准化等方法。

3. 计算每个指标的熵值，熵值越大表示该指标的信息量越大，对总体评价的贡献也越大。可以使用熵值法或者改进的熵值法进行计算。

4. 计算每个指标的权重，权重值越大表示该指标对总体评价的贡献越大。可以使用熵权法或者层次分析法等方法进行计算。

5. 对各个方案进行综合评价，可以采用加权平均法或者TOPSIS等方法进行计算。

下面是一个matlab代码示例，用于实现熵权法求权重：

% 假设有3个指标，4个方案
A = [1 2 3 4; 2 3 4 5; 3 4 5 6];
% 线性标准化处理
[m, n] = size(A);
B = zeros(m, n);
for i = 1:n
B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i)));
end
% 计算每个指标的熵值
E = zeros(1, n);
for i = 1:n
p = B(:, i) / sum(B(:, i));
E(i) = -sum(p .* log(p));
end
% 计算每个指标的权重
W = zeros(1, n);
for i = 1:n
W(i) = (1 - E(i)) / sum(1 - E);
end
% 输出结果
disp(W);

这个代码示例中，首先将矩阵A进行线性标准化处理，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。输出的结果即为每个指标的权重值。