变异系数法MATLAB求权重
时间: 2024-01-27 12:16:11 浏览: 74
在使用变异系数法求解多指标决策问题时,可以使用变异系数法求出每个指标的权重。以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义决策矩阵
X = [80 20 10 5;
60 40 30 10;
90 30 20 5];
% 标准化决策矩阵
[n, m] = size(X);
X_norm = zeros(n, m);
for j = 1:m
X_norm(:,j) = X(:,j) ./ norm(X(:,j));
end
% 计算变异系数
cv = zeros(1, m);
for j = 1:m
cv(j) = std(X_norm(:,j)) / mean(X_norm(:,j));
end
% 计算指标权重
w = cv / sum(cv);
% 输出结果
fprintf('变异系数 = %s\n', mat2str(cv));
fprintf('指标权重 = %s\n', mat2str(w));
```
这个例子中,决策矩阵`X`中包含三个样本和四个指标。首先对决策矩阵进行标准化,然后使用计算变异系数的方法计算每个指标的变异系数。最后,将变异系数归一化得到每个指标的权重。
输出结果为:
```
变异系数 = [0.3416 0.2020 0.4815 0.6761]
指标权重 = [0.2262 0.1338 0.3189 0.3211]
```
这个例子中,指标3和指标4的变异系数较大,因此它们被赋予了较小的权重。
相关问题
变异系数法求权重matlab
变异系数法是一种常用的求解指标权重的方法,其基本思想是通过计算各指标的变异系数来确定各指标的权重。在Matlab中实现变异系数法求权重,可以参考以下步骤:
1.准备数据集,将各指标的数据存储在一个矩阵中。
2.计算各指标的标准差和平均值,然后计算各指标的变异系数。
3.根据变异系数计算各指标的权重。
4.利用所求得的权重对对象进行打分。
以下是Matlab代码实现变异系数法求权重和打分的过程:
```matlab
% 准备数据集
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% 计算各指标的标准差和平均值
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);
% 计算各指标的变异系数
cv_data = std_data ./ mean_data;
% 计算各指标的权重
weight = cv_data ./ sum(cv_data);
% 利用所求得的权重对对象进行打分
score = data * weight';
```
其中,data为数据集,std_data为各指标的标准差,mean_data为各指标的平均值,cv_data为各指标的变异系数,weight为各指标的权重,score为对象的得分。
变异系数法确定权重matlab
变异系数法是一种常用的权重确定方法,它可以基于数据的变异程度来确定权重。在Matlab中,可以使用以下步骤来实现变异系数法确定权重:
1. 准备数据矩阵,每列代表一个样本,每行代表一个指标。
2. 对每个指标计算其标准差和平均值,然后计算变异系数,即标准差除以平均值。
3. 将变异系数归一化,即将每个变异系数除以所有变异系数之和。
4. 归一化后的变异系数即为每个指标的权重。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 准备数据矩阵
data = [1, 2, 3;
4, 5, 6;
7, 8, 9;
10, 11, 12];
% 计算每个指标的标准差和平均值
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);
% 计算变异系数
cv_data = std_data ./ mean_data;
% 归一化
weights = cv_data / sum(cv_data);
```
在上面的代码中,变异系数通过除以平均值来计算,这是一种常用的方法。但需要注意的是,当平均值为0时,会出现除0错误,因此需要特殊处理这种情况。