function [weights] = entropy_weight(data) % 熵权法求指标权重 % data为n*m矩阵,n表示样本数量,m表示指标数量 % weights为指标权重 % 计算每个指标的熵值 [n,m] = size(data); p = data./repmat(sum(data,1),n,1); % 计算每个指标占比 E = -sum(p.*log(p))/log(n); % 计算每个指标的权重 weights = (1-E)/sum(1-E); end解释程序
时间: 2024-03-27 21:35:16 浏览: 39
这是一个 MATLAB 程序,用于实现熵权法求指标权重。以下是程序的解释:
输入参数:data 是一个 n*m 的矩阵,其中 n 表示样本数量,m 表示指标数量。
输出结果:weights 是一个 m*1 的向量,表示每个指标的权重。
程序流程:
1. 根据输入的数据计算每个指标的占比,即每个指标在所有指标中所占的比例。
```
p = data./repmat(sum(data,1),n,1);
```
2. 计算每个指标的熵值,即衡量指标多样性和分散程度的指标。在这里,熵值的计算采用香农熵的公式。
```
E = -sum(p.*log(p))/log(n);
```
3. 计算每个指标的权重,即指标对决策结果的贡献程度。权重的计算公式为:(1-E)/(m- E的总和)。
```
weights = (1-E)/sum(1-E);
```
4. 最后输出每个指标的权重向量。
希望这个解释能够帮助你理解这个程序的实现过程。
相关问题
熵权法matlab代码
熵权法是一种常用的多指标权重确定方法,下面是使用MATLAB实现熵权法的代码:
```
function [weights] = entropy_weight(data)
% 熵权法求指标权重
% data为n*m矩阵,n表示样本数量,m表示指标数量
% weights为指标权重
% 计算每个指标的熵值
[n,m] = size(data);
p = data./repmat(sum(data,1),n,1); % 计算每个指标占比
E = -sum(p.*log(p))/log(n);
% 计算每个指标的权重
weights = (1-E)/sum(1-E);
end
```
使用方法:
假设我们有5个指标,每个指标有10个样本数据,数据存储在名为`data`的矩阵中,使用以下代码即可计算出每个指标的权重:
```
weights = entropy_weight(data);
```
其中,`weights`为一个长度为5的向量,表示每个指标的权重。
matlab怎么做熵权法
在MATLAB中实现熵权法,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据:将待评价的指标数据整理成一个矩阵,每一列代表一个指标,每一行代表一个样本/观测值。
2. 数据预处理:如果指标数据的量纲不同,需要对数据进行标准化处理,确保各指标具有可比性。可以使用MATLAB中的zscore函数进行标准化操作。
3. 计算熵值:对每个指标进行熵值计算,可以使用香农熵(Shannon entropy)或其他熵的定义。以下是一个计算香农熵的示例代码:
```matlab
function entropy = shannon_entropy(data)
[n, m] = size(data); % n为样本数量,m为指标数量
entropy = zeros(1, m);
for i = 1:m
p = data(:, i) / sum(data(:, i)); % 计算每个样本在该指标上的比例
entropy(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算香农熵
end
end
```
4. 计算权重:根据熵值计算各指标的权重。一种常用的方法是使用信息熵的归一化比例作为权重。以下是一个计算权重的示例代码:
```matlab
function weights = entropy_weight(entropy)
total_entropy = sum(entropy); % 计算总熵值
weights = (total_entropy - entropy) / (m - 1); % 归一化比例计算权重
weights = weights / sum(weights); % 归一化处理,使权重之和为1
end
```
5. 调用函数:在主程序中调用上述函数,传入指标数据矩阵即可得到相应的权重。
```matlab
data = [指标数据]; % 替换为实际的指标数据矩阵
entropy = shannon_entropy(data);
weights = entropy_weight(entropy);
disp(weights); % 输出结果,即各指标的权重
```
请注意,上述代码仅为示例,您可能需要根据实际情况进行调整和修改。希望对您有所帮助!