CRITIC权重法代码

以下是CRITIC权重法的Python代码实现：

import numpy as np

def critic_weights(data, weights=None, epsilon=0.0001, max_iter=1000):
    """
    CRITIC权重法，计算每个特征的权重。

    参数：
    - data：二维数组，每行代表一个样本，每列代表一个特征。
    - weights：一维数组，每个元素代表每个特征的初始权重。默认为None，表示使用均匀分布的随机数初始化。
    - epsilon：收敛阈值。
    - max_iter：最大迭代次数。

    返回值：
    - w：一维数组，每个元素代表每个特征的权重。
    """

    # 初始化权重
    if weights is None:
        n_features = data.shape[1]
        weights = np.random.uniform(size=n_features)
    else:
        weights = np.array(weights)

    # 归一化
    data_norm = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)

    # 迭代更新权重
    for i in range(max_iter):
        # 计算每个特征的得分
        scores = np.dot(data_norm, weights)
        # 计算每个特征的权重
        w = np.abs(scores) / np.sum(np.abs(scores))
        # 判断是否收敛
        if np.sum(np.abs(w - weights)) < epsilon:
            break
        weights = w

    return weights

其中，data是一个二维数组，每行代表一个样本，每列代表一个特征。weights是一个一维数组，每个元素代表每个特征的初始权重。如果未提供weights，则使用均匀分布的随机数初始化。

epsilon是收敛阈值，max_iter是最大迭代次数。当每个特征的权重变化小于epsilon时，认为算法已经收敛，停止迭代。

返回值是一个一维数组，每个元素代表每个特征的权重。