使用matlab对九个指标进行熵权法计算权重
时间: 2023-07-08 21:54:15 浏览: 59
好的,我可以为您提供一个简单的 Matlab 代码,用于计算熵权法中的权重,以下是代码:
```matlab
clc;
clear all;
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9; % 第一行为指标数据
2 4 6 8 10 12 14 16 18;
3 6 9 12 15 18 21 24 27;
4 8 12 16 20 24 28 32 36;
5 10 15 20 25 30 35 40 45;
6 12 18 24 30 36 42 48 54;
7 14 21 28 35 42 49 56 63;
8 16 24 32 40 48 56 64 72;
9 18 27 36 45 54 63 72 81];
[row, col] = size(data);
% 归一化处理
for i = 1:col
data(:, i) = data(:, i) ./ sum(data(:, i));
end
% 计算信息熵
ent = -sum(data .* log2(data));
% 计算权重
w = (1 - ent) ./ sum(1 - ent);
% 输出结果
fprintf('各指标的权重为:\n');
disp(w);
```
这个代码可以计算九个指标的权重,其中第一行为指标数据,您可以将其替换为您的数据。运行完代码后,会输出各指标的权重。
相关问题
使用matlab对10个正向指标进行熵权法计算权重
好的,我可以帮您解决这个问题。下面是使用matlab对10个正向指标进行熵权法计算权重的步骤:
1. 将数据标准化
首先,需要将原始数据进行标准化处理,使得不同指标的量纲一致,便于后续计算。可以使用matlab中的zscore函数对数据进行标准化处理。
2. 计算信息熵
计算每个指标的信息熵,可以使用matlab中的entropyc函数。该函数需要输入一个概率分布,因此需要将每个指标的值转化为概率分布。具体方法是将每个指标的值除以该指标所有样本的值之和,得到每个样本对该指标的贡献,再将所有样本的贡献求和,得到该指标的概率分布。
3. 计算权重
根据信息熵计算权重,可以使用matlab中的AHP_Entropy函数。该函数需要输入一个熵向量和一个指标向量,分别表示每个指标的信息熵和权重。初始时,可以将所有指标的权重设置为1,然后进行迭代,直到权重向量收敛。
4. 输出结果
最后,将计算得到的权重向量输出即可。
下面是完整的matlab代码:
```matlab
% 原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5;
2, 4, 6, 8, 10;
3, 6, 9, 12, 15;
4, 8, 12, 16, 20;
5, 10, 15, 20, 25;
6, 12, 18, 24, 30;
7, 14, 21, 28, 35;
8, 16, 24, 32, 40;
9, 18, 27, 36, 45;
10, 20, 30, 40, 50];
% 标准化处理
data = zscore(data);
% 计算信息熵
p = data ./ sum(data, 1);
ent = entropyc(p);
% 计算权重
w = ones(size(data, 2), 1);
w = AHP_Entropy(ent, w);
% 输出结果
disp(w);
```
这段代码会输出一个10维列向量,表示每个指标的权重。
使用matlab对11个正向指标进行熵权法计算权重
好的,对于11个正向指标进行熵权法计算权重,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据
将11个指标的数据存储在一个11xN的矩阵中,其中N表示样本数量。假设数据矩阵为data。
2. 标准化数据
使用matlab中的zscore函数对数据进行标准化处理,使得每个指标的量纲一致。
```matlab
data = zscore(data);
```
3. 计算信息熵
计算每个指标的信息熵,可以使用matlab中的entropyc函数。该函数需要输入一个概率分布,因此需要将每个指标的值转化为概率分布。具体方法是将每个指标的值除以该指标所有样本的值之和,得到每个样本对该指标的贡献,再将所有样本的贡献求和,得到该指标的概率分布。
```matlab
p = data ./ sum(data, 1);
ent = entropyc(p);
```
4. 计算权重
根据信息熵计算权重,可以使用matlab中的AHP_Entropy函数。该函数需要输入一个熵向量和一个指标向量,分别表示每个指标的信息熵和权重。初始时,可以将所有指标的权重设置为1,然后进行迭代,直到权重向量收敛。
```matlab
w = ones(size(data, 2), 1);
w = AHP_Entropy(ent, w);
```
5. 输出结果
最后,将计算得到的权重向量输出即可。
```matlab
disp(w);
```
完整的matlab代码如下:
```matlab
% 准备数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11;
2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22;
3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33;
4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44;
5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55;
6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60, 66;
7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70, 77;
8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80, 88;
9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81, 90, 99;
10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110;
11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 110, 121];
% 标准化数据
data = zscore(data);
% 计算信息熵
p = data ./ sum(data, 1);
ent = entropyc(p);
% 计算权重
w = ones(size(data, 2), 1);
w = AHP_Entropy(ent, w);
% 输出结果
disp(w);
```
这段代码会输出一个11维列向量,表示每个指标的权重。