matlab实现基于熵权对topsis模型的修正

基于熵权的TOPSIS模型修正可以用MATLAB实现。下面是一个简单的实现步骤：

1. 数据预处理：将原始数据归一化处理，使得各指标的取值范围一致，避免指标之间的比较出现偏差。

2. 计算熵值：计算各指标的熵值，用于计算权重。熵值越大，说明指标的信息量越大，权重也就越大。

3. 计算权重：根据熵权法，计算各指标的权重，权重等于指标熵值占总熵值的比例。

4. TOPSIS模型计算：利用修正后的权重，计算每个样本的综合得分，选取最优解。

下面是一个MATLAB示例代码：

% 假设有5个样本，3个指标
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12; 13 14 15];

% 归一化处理
[n,m] = size(X);
X_norm = zeros(n,m);
for i = 1:m
    X_norm(:,i) = X(:,i)/sqrt(sum(X(:,i).^2));
end

% 计算熵值
E = zeros(1,m);
for i = 1:m
    p = X_norm(:,i)/sum(X_norm(:,i));
    E(i) = -sum(p.*log2(p));
end

% 计算权重
w = E/sum(E);

% TOPSIS模型计算
s = zeros(n,1);
for i = 1:n
    s(i) = sqrt(sum((w.*X_norm(i,:)).^2));
end

% 选取最优解
[~,index] = max(s);

这个示例代码中，假设有5个样本，3个指标，然后进行归一化处理，计算熵值和权重，最后计算每个样本的综合得分，选取最优解。你可以根据自己的需求修改代码。