编写一个matlab代码实现熵权法求权重

我可以给你一段MATLAB代码来实现熵权法求权重：N=length(X);
W=ones(N,1)/N;
for i=1:N
W(i)=exp(-X(i)/sum(X));
end
W=W/sum(W);

相关问题

用matlab实现熵权法,熵权法原理及matlab代码实现

熵权法是一种多指标决策方法，其核心思想是利用信息熵的概念来确定权重，以反映指标之间的相对重要性。

具体实现步骤如下：

1. 收集各指标数据，构建指标矩阵 X。

2. 对每个指标计算归一化后的熵值 Hj。

3. 计算各指标的权重值 Wj。

4. 将各指标的权重值进行归一化处理，得到最终权重值 W。

5. 计算各指标的综合得分，得到最佳方案。

以下是 MATLAB 代码实现：

首先，需要定义一个计算熵值的函数：

function h = calcEntropy(X)
% 计算熵值
% X：指标矩阵，每一列代表一个指标

[n, m] = size(X); % n：样本数，m：指标数
p = X ./ repmat(sum(X), n, 1); % 各指标的比重
h = -sum(p .* log(p)) / log(n); % 计算熵值
end

接着，编写主函数，实现熵权法：

clear; clc;

% 输入指标矩阵
X = [1 2 3 4 5;
     0.1 0.2 0.3 0.4 0.5;
     10 20 30 40 50;
     0.01 0.02 0.03 0.04 0.05];

% 计算归一化后的熵值
H = calcEntropy(X);

% 计算权重
W = (1 - H) / sum(1 - H);

% 输出结果
disp('各指标的权重为：');
disp(W);

以上代码输出结果为各指标的权重值。

需要注意的是，在实际应用中，可能需要对数据进行预处理，如去除离群值、归一化等操作。

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：

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 ]