MATLAB熵权法函数
时间: 2023-06-29 21:16:55 浏览: 55
MATLAB中没有内置的熵权法函数,但是可以自己编写代码实现熵权法。
以下是一个简单的实现熵权法的MATLAB函数:
```matlab
function [w] = entropy_weight(x)
% 熵权法函数
% 输入参数:
% x: 一个m*n的矩阵,其中m是指标数量,n是样本数量
% 输出参数:
% w: 一个m*1的向量,表示每个指标的权重
% 计算每个指标的熵值
p = x ./ repmat(sum(x), size(x, 1), 1);
e = -p .* log2(p);
e(isnan(e)) = 0;
e = sum(e);
% 计算每个指标的权重
w = (1 - e) ./ sum(1 - e);
```
使用方法:
输入一个m*n的矩阵x,其中m是指标数量,n是样本数量。输出一个m*1的权重向量w,表示每个指标的权重。
例如,对于一个3个指标、4个样本的矩阵x:
```matlab
x = [1 2 3 4; 4 3 2 1; 1 1 1 1];
w = entropy_weight(x);
```
将会得到一个3*1的权重向量w。
相关问题
matlab熵权法实现
Matlab实现熵权法的步骤如下:
1. 进行数据的归一化处理。可以使用mapminmax函数将原始数据矩阵x进行归一化处理。在一些版本的Matlab中可能存在bug,需要进行额外的处理。可以使用以下代码进行归一化:
[X,ps]=mapminmax(x'); % 归一化
ps.ymin=0.002; % 归一化后的最小值
ps.ymax=0.996; % 归一化后的最大值
ps.yrange=ps.ymax-ps.ymin; % 归一化后的极差
X=mapminmax(x',ps); % 反归一化回到原数据
X=X'; % X为归一化后的数据,n行(对象),m列(指标)。
2. 求解各元素的信息熵。可以使用以下代码计算信息熵:
E_ele = [];
for i = 1:row
for j = 1:col
if ele_weight(i,j) == 0 % 规定0*ln(0) = 0,不赋值默认为0
continue
end
E_ele(i,j) = -ele_weight(i,j)*log(ele_weight(i,j)); % 计算信息熵,使用log函数取自然对数
end
end
E = sum(E_ele./log(row)); % 计算此特征的信息熵
sum_E = sum(E)
3. 使用weight函数来实现熵值法计算各指标的权重和各行的得分。可以使用以下代码实现:
function [s,w]=weight(x)
[n,m]=size(x); % 返回对象个数n,指标个数m
...
end
以上就是Matlab实现熵权法的基本步骤。在进行数据归一化后,通过计算各元素的信息熵,可以得到指标的权重。通过weight函数,可以得到各行的得分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [熵权法及matlab实现](https://blog.csdn.net/weixin_42620091/article/details/86665391)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数学建模之熵权法(EWM)matlab实例实现](https://blog.csdn.net/qq_52785473/article/details/122391016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab实现熵权法
熵权法是一种常用于多指标决策的方法,它能够根据指标的信息熵来确定权重。在Matlab中,可以通过编写相应的函数实现熵权法。
下面是一个使用Matlab实现熵权法的示例代码:
```matlab
function [s,w]=shang(x)
% 函数shang.m,实现用熵值法求各指标(列)的权重及各数据行的得分
% x为原始数据矩阵,一行代表一个国家,每列对应一个指标
% s返回各行得分,w返回各列权重
[n,m]=size(x); % n为国家个数,m为指标个数
%% 数据的归一化处理
[X,ps]=mapminmax(x'); % 使用mapminmax函数对数据进行归一化处理
%% 计算第j个指标下,第i个记录占该指标的比重p(i,j)
for i=1:n
for j=1:m
p(i,j)=X(i,j)/sum(X(:,j));
end
end
%% 计算第j个指标的熵值e(j)
k=1/log(n);
for j=1:m
e(j)=-k*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));
end
d=ones(1,m)-e; % 计算信息熵冗余度
w=d./sum(d); % 求权值w
s=w*p'; % 求综合得分
end
```
使用以上代码,可以得到每个指标的权重和每个数据行的得分。
希望对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab实现熵权法并计算权重和综合评分——附增完整代码和测试用例](https://blog.csdn.net/qq_33375598/article/details/116140709)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【matlab之熵权法计算指标权重】](https://blog.csdn.net/weixin_57662182/article/details/126977983)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]