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

熵权法是一种用于多指标决策的方法，根据各指标的信息熵大小来确定其权重。其基本思想是：信息熵越大，表明该指标信息量越丰富，对决策的贡献越大，其权重也应越大。

以下是用MATLAB实现熵权法的代码：

function [W, E] = entropy_weight(A)
% A为m*n的矩阵，m为样本数，n为指标数
% W为指标的权重，E为指标的熵值

[m, n] = size(A);
% 计算每个指标的熵值
p = A./repmat(sum(A), m, 1);
E = -sum(p.*log2(p), 1);

% 计算每个指标的权重
W = (1-E)./sum(1-E);
end

在代码中，首先输入一个m*n的矩阵A，其中m为样本数，n为指标数。然后计算每个指标的熵值E，最终得到每个指标的权重W。

需要注意的是，熵值越大的指标权重越大。当某个指标的熵值为0时，说明该指标对决策完全没有贡献，其权重应该为0。

使用方法：

假设有一个3*4的矩阵A，其中每行表示一个样本，每列表示一个指标。要计算每个指标的权重和熵值，可以使用以下代码：

A = [1, 2, 3, 4; 2, 3, 4, 5; 3, 4, 5, 6];
[W, E] = entropy_weight(A);

执行以上代码后，W为每个指标的权重，E为每个指标的熵值。