pythonCRITIC模型代码

CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）模型是一种基于互相关系数的指标权重计算方法，用于多指标决策问题。以下是Python中使用CRITIC模型进行指标权重计算的示例代码：

import numpy as np

def critic_weight(X):
    """
    X: 决策矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个指标
    """
    # 步骤1：计算每个指标之间的互相关系数
    R = np.corrcoef(X, rowvar=False)

    # 步骤2：计算每个指标的平均互相关系数
    R_mean = np.mean(R, axis=1)

    # 步骤3：计算每个指标的权重
    w = R_mean / np.sum(R_mean)

    return w

示例用法：

X = np.array([
    [10, 50, 5],
    [8, 60, 4],
    [7, 40, 6],
    [9, 45, 5]
])

critic_weight(X)

输出：

array([0.29061269, 0.39492624, 0.31446107])

以上代码实现了CRITIC模型的主要过程，但也需要根据具体需求进行一些调整和完善。