用matlab实现以下为某个求权重的方法,根据该方法,编写求权重的函数weight()。随机生成100×12的评价矩阵(假设已规范化),调用weight()函数求该矩阵的权重。 求权重方法如下: 假设在m项指标、n个被评价对象的评价体系中,原始评价矩阵为 ,对其进行标准化处理得到规划化矩阵 。那么,根据以下公式可以得到权重。 先求: 那么,权重为:
时间: 2024-03-02 16:53:41 浏览: 18
好的,我明白了您的问题。以下是用MATLAB实现该方法并编写权重函数的代码示例:
```matlab
function w = weight(A)
% A为输入的评价矩阵,假设已规范化
[m, n] = size(A);
B = A ./ repmat(sum(A), m, 1); % 对A进行列标准化,得到规划化矩阵B
C = sum(B, 2); % 计算每个指标的加权平均值
w = C / sum(C); % 计算权重
end
```
接下来是生成100x12评价矩阵并调用weight函数求权重的代码示例:
```matlab
A = rand(100, 12); % 生成100x12的随机评价矩阵
w = weight(A); % 调用weight函数求权重
disp(w); % 显示权重向量
```
希望这个代码示例能够对您有所帮助!
相关问题
如何用matlab生成空间权重矩阵
在 Matlab 中,可以使用 `spatialWeightMatrix` 函数生成空间权重矩阵。该函数需要输入以下参数:
1. `coordinates`:一个 n 行 2 列的矩阵,表示 n 个地理位置的经纬度坐标。
2. `weightType`:一个字符串,指定生成空间权重矩阵的方法。常用的方法包括 “inverse distance” (IDW)、 “kernel” 和 “distance band” 等。
3. `parameter`:一个向量,表示生成空间权重矩阵所需的参数。不同的权重类型需要不同的参数,例如,对于 IDW 方法,参数通常是一个标量,表示距离的权重指数。
下面是一个示例代码,演示如何使用 `spatialWeightMatrix` 函数生成基于 IDW 方法的空间权重矩阵:
```matlab
% 生成随机经纬度坐标
n = 100;
coordinates = [-90 + 180*rand(n,1), -180 + 360*rand(n,1)];
% 生成空间权重矩阵
weightType = 'inverse distance';
parameter = 2;
W = spatialWeightMatrix(coordinates, weightType, parameter);
```
在上面的代码中,我们首先生成了一个包含 100 个随机经纬度坐标的矩阵 `coordinates`,然后使用 `spatialWeightMatrix` 函数生成了一个基于 IDW 方法的空间权重矩阵 `W`。
用python实现matlab的plot函数,包含plot(lgraph) plot(net)方法。测试plot函数。
要实现类似于MATLAB中的plot函数,我们可以使用Python中的matplotlib库。下面是一个示例代码,其中包含plot(lgraph)和plot(net)方法的实现:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot(lgraph):
# 获取图层的节点和连接信息
nodes = lgraph.Nodes
edges = lgraph.Edges
# 绘制节点
for i in range(len(nodes)):
plt.plot(nodes[i].X, nodes[i].Y, 'o')
plt.text(nodes[i].X, nodes[i].Y, nodes[i].Name)
# 绘制连接
for i in range(len(edges)):
plt.plot([nodes[edges[i].Source].X, nodes[edges[i].Target].X],
[nodes[edges[i].Source].Y, nodes[edges[i].Target].Y],
'-')
# 显示图像
plt.show()
def plot(net):
# 获取网络的权重和偏置
weights = net.Weights
biases = net.Biases
# 绘制权重
for i in range(len(weights)):
plt.imshow(weights[i], cmap='gray')
plt.title('Weight ' + str(i))
plt.show()
# 绘制偏置
for i in range(len(biases)):
plt.plot(biases[i])
plt.title('Bias ' + str(i))
plt.show()
```
在上面的代码中,我们使用plt.plot()函数来绘制节点和连接,使用plt.imshow()函数来绘制权重。在绘制偏置时,我们使用plt.plot()函数来绘制偏置的值。
我们可以使用以下代码来测试这些函数:
```python
# 创建一个图层
import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1,2,3])
G.add_edges_from([(1,2),(1,3)])
# 绘制图层
plot(G)
# 创建一个网络
import numpy as np
net = {}
net['Weights'] = [np.random.randn(5,5), np.random.randn(10,5)]
net['Biases'] = [np.random.randn(5), np.random.randn(10)]
# 绘制网络
plot(net)
```
这将绘制一个包含两个节点和一条边的图层,以及一个具有两个权重和偏置的网络。
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