使用matlab对11个正向指标进行熵权法计算权重
时间: 2023-07-08 09:54:22 浏览: 67
好的,对于11个正向指标进行熵权法计算权重,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据
将11个指标的数据存储在一个11xN的矩阵中,其中N表示样本数量。假设数据矩阵为data。
2. 标准化数据
使用matlab中的zscore函数对数据进行标准化处理,使得每个指标的量纲一致。
```matlab
data = zscore(data);
```
3. 计算信息熵
计算每个指标的信息熵,可以使用matlab中的entropyc函数。该函数需要输入一个概率分布,因此需要将每个指标的值转化为概率分布。具体方法是将每个指标的值除以该指标所有样本的值之和,得到每个样本对该指标的贡献,再将所有样本的贡献求和,得到该指标的概率分布。
```matlab
p = data ./ sum(data, 1);
ent = entropyc(p);
```
4. 计算权重
根据信息熵计算权重,可以使用matlab中的AHP_Entropy函数。该函数需要输入一个熵向量和一个指标向量,分别表示每个指标的信息熵和权重。初始时,可以将所有指标的权重设置为1,然后进行迭代,直到权重向量收敛。
```matlab
w = ones(size(data, 2), 1);
w = AHP_Entropy(ent, w);
```
5. 输出结果
最后,将计算得到的权重向量输出即可。
```matlab
disp(w);
```
完整的matlab代码如下:
```matlab
% 准备数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11;
2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22;
3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33;
4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44;
5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55;
6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66;
7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70, 77;
8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88;
9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81, 90, 99;
10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110;
11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 110, 121];
% 标准化数据
data = zscore(data);
% 计算信息熵
p = data ./ sum(data, 1);
ent = entropyc(p);
% 计算权重
w = ones(size(data, 2), 1);
w = AHP_Entropy(ent, w);
% 输出结果
disp(w);
```
这段代码会输出一个11维列向量,表示每个指标的权重。