有 4000个样本和 19 个指标给出具体代码
时间: 2024-02-13 07:05:41 浏览: 23
以下是一个示例,展示如何使用 MATLAB 对 4000 个样本和 19 个指标进行熵权法和层次分析法的指标赋权:
```matlab
% 导入数据
data = csvread('data.csv', 1, 0);
% 层次分析法
addpath('ahp');
hierarchy = [
1 0.2 0.3 0.3 0.2 0.5 0.5 0.3 0.2 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.3 0.2 0.4 0.3;
NaN 1 0.3 0.3 0.3 0.5 0.5 0.3 0.2 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.3 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN 1 0.4 0.3 0.5 0.5 0.4 0.3 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN 1 0.4 0.5 0.5 0.4 0.3 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN 1 0.5 0.5 0.4 0.3 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.5 0.4 0.3 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.4 0.3 0.4 0.5 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.3 0.4 0.4 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.3 0.4 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.4 0.4 0.3 0.2 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.5 0.4 0.3 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.4 0.3 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.2 0.4 0.3 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.5 0.4 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.3 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.2 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.4 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 0.3;
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1;
];
[~, weights_ahp] = ahp(hierarchy);
% 熵权法
E = entropy(data);
weights_entropy = (1 - E) ./ sum(1 - E);
% 计算综合权重
weights = 0.6 * weights_ahp + 0.4 * weights_entropy;
% 计算综合得分
scores = data * weights';
```
在这个示例中,我们首先从 CSV 文件中导入了数据,然后使用层次分析法和熵权法分别计算了指标的权重。我们将两种方法的权重按照 6:4 的比例进行加权,得到最终的综合权重。最后,我们将数据矩阵和综合权重相乘,计算出每个样本的综合得分。
其中,`entropy` 函数的代码与上一问中所给出的代码相同。需要注意的是,在使用层次分析法时,我们需要使用 `ahp` 工具箱,因此需要先将其添加到 MATLAB 的搜索路径中。