有22个评价指标，4605个样本，用模糊评价分析模型写一段代码

以下是基于Python语言的模糊评价分析模型代码示例，其中采用了模糊综合评价法。

首先，需要导入相关的库和模块，如numpy、scipy等。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

然后，定义22个评价指标和4605个样本的数据矩阵。

# 定义22个评价指标
indicators = ['indicator1', 'indicator2', 'indicator3', 'indicator4', 'indicator5', 'indicator6', 'indicator7', 'indicator8', 'indicator9', 'indicator10', 'indicator11', 'indicator12', 'indicator13', 'indicator14', 'indicator15', 'indicator16', 'indicator17', 'indicator18', 'indicator19', 'indicator20', 'indicator21', 'indicator22']

# 定义4605个样本的数据矩阵
data = np.random.rand(4605, 22)

接下来，需要对数据进行归一化处理，将每个指标的取值范围映射到[0, 1]之间。

# 归一化处理
for j in range(22):
    data[:, j] = (data[:, j] - np.min(data[:, j])) / (np.max(data[:, j]) - np.min(data[:, j]))

然后，定义模糊评价函数，用于计算每个样本的评价值。

# 定义模糊评价函数
def fuzzy_evaluation(x, w):
    # 计算每个样本的评价值
    evaluation = np.zeros(data.shape[0])
    for i in range(data.shape[0]):
        numerator = 0
        denominator = 0
        for j in range(22):
            numerator += w[j] * x[j] * data[i][j]
            denominator += w[j] * x[j]
        evaluation[i] = numerator / denominator
    return evaluation

接下来，定义目标函数，用于最小化评价值的方差。

# 定义目标函数
def objective_function(x, w):
    evaluation = fuzzy_evaluation(x, w)
    return np.var(evaluation)

然后，定义约束条件，确保权重系数之和为1。

# 定义约束条件
def constraint(x):
    return np.sum(x) - 1.0

最后，利用scipy库中的minimize函数进行优化求解。

# 初始化权重系数
x0 = np.ones(22) / 22

# 定义优化问题
problem = {'fun': objective_function, 'type': 'ineq', 'jac': None, 'args': ([x0]), 'constraints': {'type': 'eq', 'fun': constraint}}

# 求解优化问题
solution = minimize(**problem)

# 打印结果
print('最优权重系数为：', solution.x)

通过以上代码，我们可以得到22个指标的最优权重系数，用于进行模糊综合评价。