写一个matlab采用极差变换法公式的正向指标和逆向指标的代码
时间: 2024-06-07 19:05:31 浏览: 10
以下是采用极差变换法公式的正向指标和逆向指标的 MATLAB 代码:
% 正向指标
function y = forward_indicator(x)
n = length(x);
r = max(x) - min(x); % 计算极差
y = zeros(1, n);
for i = 1:n
y(i) = (x(i) - min(x)) / r;
end
end
% 逆向指标
function x = reverse_indicator(y)
n = length(y);
r = max(y) - min(y); % 计算极差
x = zeros(1, n);
for i = 1:n
x(i) = y(i) * r + min(y);
end
end
使用方法:
假设有向量 x,想要获取其正向指标,则可调用 forward_indicator(x) 函数,返回一个与 x 等长的正向指标向量 y。
假设有向量 y,想要获取其逆向指标,则可调用 reverse_indicator(y) 函数,返回一个与 y 等长的逆向指标向量 x。
注意:使用时需保证输入的向量元素个数 n > 1,否则会出现除零错误。
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```matlab
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% 假设我们有3个处理条件,每个处理条件下有5个观测值
% 设置数据
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12; 13 14 15];
% 执行RM-ANOVA分析
[p, tbl, stats] = anova1(data);
% 输出结果
disp(tbl);
disp(stats);
% 可以通过tbl和stats变量获取更详细的统计结果和分析表格
```
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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
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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。