熵值法中怎么判断指标是正向的还是负向的?
时间: 2023-04-08 22:03:05 浏览: 511
在熵值法中,指标的正向性和负向性是通过其对决策目标的贡献方向来判断的。如果指标对决策目标的贡献越大,那么该指标就是正向的;反之,如果指标对决策目标的贡献越小,那么该指标就是负向的。具体而言,正向指标的取值越大,其对决策目标的贡献就越大;而负向指标的取值越小,其对决策目标的贡献就越大。
相关问题
熵值法正负向指标python
熵值法正负向指标在Python中的实现可以通过使用pandas和numpy库来实现。具体方法是,首先计算每个指标的平均值和标准差,然后根据平均值和标准差将指标归一化为标准正态分布。接下来,对于每个指标,计算其权重系数,权重系数表示该指标对结果影响的相对重要性。最后,使用权重系数对所有指标加权求和,得到正向指标和负向指标的得分。
请利用Python对三项正向指标使用熵值法+topsis法进行综合评价
好的,我可以为您提供一个Python实现熵值法+topsis法进行综合评价的示例代码。但在使用该代码之前,需要先安装numpy和pandas这两个库。
```
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建数据表,data为指标矩阵,index为各项指标名称,columns为各项评价对象
data = pd.DataFrame([[5, 7, 8], [4, 6, 8], [6, 7, 7], [5, 6, 9]], index=['指标1', '指标2', '指标3', '指标4'], columns=['评价对象1', '评价对象2', '评价对象3'])
# 标准化矩阵
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
# 计算每项指标的权重
w = [0.3, 0.4, 0.3]
# 计算熵值
e = data_norm * np.log(data_norm)
# 计算熵权
e_weight = -(1 / np.log(len(data))) * e.sum()
# 计算加权标准化矩阵
data_weighted = data_norm * w
# 计算正理想解和负理想解
ideal_best = np.max(data_weighted, axis=0)
ideal_worst = np.min(data_weighted, axis=0)
# 计算距离
d_best = np.sqrt(((data_weighted - ideal_best) ** 2).sum(axis=1))
d_worst = np.sqrt(((data_weighted - ideal_worst) ** 2).sum(axis=1))
# 计算相对接近度
closeness = d_worst / (d_best + d_worst)
# 输出各项评价对象的综合评价得分
print(closeness)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个指标矩阵,然后对其进行了标准化处理。接着,根据指标的重要性,我们计算了每个指标的权重,并使用熵值法计算出了每个指标的熵权。然后,我们使用这些权重对标准化矩阵进行加权处理。接着,我们计算了正理想解和负理想解,并使用topsis法计算出了各项评价对象的综合评价得分。最后,我们输出了各项评价对象的综合评价得分。
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