MATLAB熵权法函数

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：

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：

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 ]

用matlab实现熵权法,熵权法原理及matlab代码实现

熵权法是多属性决策分析中的一种方法，它可以将不同属性的权重通过计算熵值来确定，具有客观性和科学性。下面是熵权法的原理及MATLAB代码实现。

原理：

1.计算样本的熵值

2.计算每个属性的信息熵

3.计算属性的权重

MATLAB代码实现：

1.计算样本的熵值

function H = entropy(data)
%计算样本熵值
[m, n] = size(data);
H = 0;
for i = 1:m
    p = sum(data(i,:))/sum(sum(data));
    H = H - p*log2(p);
end
end

2.计算每个属性的信息熵

function H_attr = entropy_attr(data)
%计算每个属性的信息熵
[m, n] = size(data);
H_attr = zeros(n, 1);
for i = 1:n
    p = data(:,i)/sum(data(:,i));
    H_attr(i) = -sum(p.*log2(p));
end
end

3.计算属性的权重

function weight = entropy_weight(data)
%计算属性的权重
H = entropy(data);
H_attr = entropy_attr(data);
weight = (H - H_attr)/sum(H - H_attr);
end

这样，我们就可以通过entropy_weight函数得到每个属性的权重。

参考文献：

李洪涛, 赵洁. 熵权法及其在多属性决策中的应用[J]. 系统工程, 2006, 24(1): 1-4.