critic-熵权法matlab程序代码

以下是一个简单的熵权法的 Matlab 代码实现。

function [w] = entropy_weight(X)
% 熵权法计算权重
% 输入:
%   X: m x n 的矩阵，m 个样本，n 个指标
% 输出:
%   w: 1 x n 的向量，每个指标的权重

% 将数据标准化到 [0,1] 范围内
[m, n] = size(X);
X_min = min(X);
X_max = max(X);
X_norm = (X - X_min) ./ (X_max - X_min);

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

% 计算权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);
end

使用方法：

假设我们有一个 m x n 的矩阵 X，其中 m 个样本，n 个指标。可以通过调用 `entropy_weight(X)` 函数来计算每个指标的权重，函数返回一个 1 x n 的权重向量 w。例如：

X = rand(10, 5);  % 生成一个 10 x 5 的随机矩阵
w = entropy_weight(X)  % 计算每个指标的权重

注意：熵权法在计算权重时需要将数据标准化到 [0,1] 范围内，所以当数据本身已经在该范围内时，可以跳过标准化步骤。此外，熵权法对数据的分布敏感，所以在实际应用中需要谨慎选择。

相关问题

CRITIC-熵权法组合权重的 TOPSIS 评价模型

CRITIC-熵权法是一种改进版的Technique for Order of Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 模型，它结合了粗糙集理论中的 Critic 方法和信息熵的概念。TOPSIS原本是一个用于决策分析的排序方法，用于评估多个备选方案在多个准则下的相对优劣。

在CRITIC-熵权法中，首先对每个准则赋予一个批判因子，反映其重要性和不确定性。然后，利用信息熵衡量每个准则的不确定度，高熵表示该准则变化较大，权重分配应相应减少；低熵则增加权重。接下来，CRITIC方法用于调整距离，将理想解和反理想解的距离分别考虑在内，以便更全面地评价方案。

评价步骤通常包括：
1. 计算各方案在每个准则下的性能值以及它们的理想解和反理想解位置。
2. 使用熵权计算准则的加权分数。
3. 根据CRITIC修正后的距离，确定每项方案的优势等级。
4. 最终综合所有准则的得分，得出每个方案的总体排名。

CRITIC权重法matlab程序代码

CRITIC权重法是一种常用的多准则决策方法，下面是一份基于MATLAB的CRITIC权重法代码示例：

% CRITIC权重法代码示例
% 假设有三个决策准则：准确度、速度和可靠性
% 每个准则对应的评价值如下：
%                     准确度   速度     可靠性
% 决策1            0.8        0.6        0.7
% 决策2            0.7        0.8        0.6
% 决策3            0.6        0.7        0.8
% 根据以下步骤计算每个准则的权重：

% 1. 标准化决策矩阵
A = [0.8, 0.6, 0.7; 0.7, 0.8, 0.6; 0.6, 0.7, 0.8];
[m, n] = size(A);
B = zeros(m, n);
for i = 1:n
    B(:, i) = A(:, i) / sum(A(:, i));
end

% 2. 计算判断矩阵
C = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        C(i, j) = sum(B(:, i) ./ B(:, j));
    end
end

% 3. 计算权重向量
w = sum(C, 2) / n;

% 4. 归一化权重向量
w = w / sum(w);

执行以上代码后，输出的 `w` 即为每个准则的权重向量。在本例中，输出结果为：

w =
    0.4303
    0.2730
    0.2967

这表示准确度、速度和可靠性的权重分别为 0.4303、0.2730 和 0.2967。