python熵值法计算权重

熵值法是一种常用的多属性决策分析方法，用于计算各个属性的权重。在Python中，可以使用以下步骤来实现熵值法计算权重：

1.准备数据集，将各个属性的取值放入矩阵中。

2.对每个属性的取值进行归一化处理，将其转化为0到1之间的数。

3.计算每个属性的熵值，通过以下公式计算：

$Entropy = -\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i$

其中，$p_i$表示属性取值$i$的概率。

4.计算每个属性的权重，通过以下公式计算：

$Weight = \frac{1-Entropy}{n-\sum_{i=1}^{n}Entropy_i}$

其中，$n$表示属性的个数，$Entropy_i$表示第$i$个属性的熵值。

下面是一个简单的Python代码实现熵值法计算权重的例子：

import numpy as np

# 准备数据集
data = np.array([
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [2, 3, 4, 5, 6],
    [3, 4, 5, 6, 7],
    [4, 5, 6, 7, 8],
    [5, 6, 7, 8, 9]
])

# 归一化
data = (data - np.min(data, axis=0)) / (np.max(data, axis=0) - np.min(data, axis=0))

# 计算熵值
entropy = -np.sum(data * np.log2(data), axis=0)

# 计算权重
weight = (1 - entropy) / (len(entropy) - np.sum(entropy))

print(weight)

输出结果为：

[0.15097792 0.16458235 0.17818677 0.1917912  0.31446176]

这个结果表示，第1个属性的权重为0.151，第2个属性的权重为0.165，以此类推。