用matlab写熵权法代码

下面是使用 Matlab 实现熵权法的代码：

function [weights] = entropy_weight(data)

% 计算每个指标的熵值
[row, col] = size(data); 
p = data ./ repmat(sum(data, 1), row, 1); % 每个指标占比
ent = -p .* log(p); % 熵值
ent(isnan(ent)) = 0; % 处理 0*log(0) 的情况
ent = sum(ent);

% 计算每个指标的权重
weights = (1 - ent) ./ sum(1 - ent); 
end

其中，`data` 参数是一个 $m \times n$ 的矩阵，表示有 $n$ 个指标和 $m$ 个样本数据，函数返回每个指标的权重值。具体实现中，首先计算每个指标的熵值，然后根据熵值计算每个指标的权重，最后返回这些权重。

相关问题

matlab做熵权法代码

以下是matlab实现熵权法的代码：

function [w] = entropy_weight(x)
% x: n*m matrix, n is the number of alternatives, m is the number of attributes
% w: n*1 vector, the weight of each alternative

[n, m] = size(x);
% calculate the entropy of each attribute
e = -sum(x.*log(x), 1);
e = e/sum(e);

% calculate the weight of each alternative
w = zeros(n,1);
for i = 1:n
    w(i) = exp(-sum(x(i,:).*log(x(i,:)), 2));
end
w = w/sum(w);

% adjust the weight by the entropy of each attribute
for j = 1:m
    w = w.*exp(-x(:,j).*e(j));
end
w = w/sum(w);

end

使用方法示例：

% generate a random matrix
x = rand(5,3);
% calculate the weight using entropy weight method
w = entropy_weight(x);

用matlab实现熵权法,熵权法原理及matlab代码实现

熵权法是多属性决策分析中的一种方法，它可以将不同属性的权重通过计算熵值来确定，具有客观性和科学性。下面是熵权法的原理及MATLAB代码实现。

原理：

1.计算样本的熵值

2.计算每个属性的信息熵

3.计算属性的权重

MATLAB代码实现：

1.计算样本的熵值

function H = entropy(data)
%计算样本熵值
[m, n] = size(data);
H = 0;
for i = 1:m
    p = sum(data(i,:))/sum(sum(data));
    H = H - p*log2(p);
end
end

2.计算每个属性的信息熵

function H_attr = entropy_attr(data)
%计算每个属性的信息熵
[m, n] = size(data);
H_attr = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    p = data(:,i)/sum(data(:,i));
    H_attr(i) = -sum(p.*log2(p));
end
end

3.计算属性的权重

function weight = entropy_weight(data)
%计算属性的权重
H = entropy(data);
H_attr = entropy_attr(data);
weight = (H - H_attr)/sum(H - H_attr);
end

这样，我们就可以通过entropy_weight函数得到每个属性的权重。

参考文献：

李洪涛, 赵洁. 熵权法及其在多属性决策中的应用[J]. 系统工程, 2006, 24(1): 1-4.