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。

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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

Matlab中可以使用熵权法求解权重，具体步骤如下：

1. 构建决策矩阵，将不同指标的数据按照行列的方式放置在矩阵中。

2. 对决策矩阵的每一列进行归一化处理。

3. 计算信息熵，对于每一列数据，先计算出其概率分布，再根据信息熵公式计算出信息熵。

4. 计算权重，将信息熵归一化后，再根据权重计算公式计算出相应的权重值。

下面是具体的Matlab代码实现：

% 假设决策矩阵为A
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 对决策矩阵进行归一化处理
[m,n] = size(A);
for j = 1:n
    A(:,j) = A(:,j) / sum(A(:,j));
end

% 计算信息熵
E = zeros(1,n);
for j = 1:n
    p = A(:,j) / sum(A(:,j));
    E(j) = -sum(p.*log2(p));
end

% 计算权重
w = (1-E) / sum(1-E);

其中，变量`w`即为各个指标的权重值，可以根据实际情况进行调整和应用。