如何用python实现熵值法求指标权重
时间: 2023-07-18 13:31:36 浏览: 84
熵值法是一种常用的多指标决策方法,可以用来求解多个指标的权重。下面是使用Python实现熵值法求指标权重的基本思路:
1. 首先,需要准备好一个评价矩阵,其中包含了各个评价指标的得分情况。评价矩阵可以使用NumPy库中的数组来表示。
2. 然后,需要将评价矩阵标准化,使得各个指标得分在相同的范围内。标准化可以使用最大-最小规范化的方法,即将每个指标的得分都归一化到[0,1]的范围内。
3. 接着,需要计算每个指标的权重。计算权重的方法是先计算每个指标对应的信息熵,再计算每个指标的熵权。信息熵可以使用熵值法公式来计算,熵权则是指标的信息熵与各个指标信息熵之和的比值。
4. 最后,将各个指标的熵权作为其权重,即可得到每个指标的权重值。
以下是Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义评价矩阵
eval_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 对评价矩阵进行标准化
norm_matrix = (eval_matrix - eval_matrix.min(axis=0)) / (eval_matrix.max(axis=0) - eval_matrix.min(axis=0))
# 计算每个指标对应的信息熵
entropy = -np.sum(norm_matrix * np.log(norm_matrix), axis=0)
# 计算每个指标的熵权
entropy_weight = entropy / np.sum(entropy)
# 输出每个指标的权重值
print(entropy_weight)
```
以上代码中,我们首先定义了一个评价矩阵eval_matrix,然后对其进行了标准化得到了norm_matrix,接着计算了每个指标对应的信息熵entropy,最后计算了每个指标的熵权entropy_weight并输出了结果。
相关推荐
![ipynb](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)