matlab做熵权法代码

以下是matlab实现熵权法的代码：

function [w] = entropy_weight(x)
% x: n*m matrix, n is the number of alternatives, m is the number of attributes
% w: n*1 vector, the weight of each alternative

[n, m] = size(x);
% calculate the entropy of each attribute
e = -sum(x.*log(x), 1);
e = e/sum(e);

% calculate the weight of each alternative
w = zeros(n,1);
for i = 1:n
    w(i) = exp(-sum(x(i,:).*log(x(i,:)), 2));
end
w = w/sum(w);

% adjust the weight by the entropy of each attribute
for j = 1:m
    w = w.*exp(-x(:,j).*e(j));
end
w = w/sum(w);

end

使用方法示例：

% generate a random matrix
x = rand(5,3);
% calculate the weight using entropy weight method
w = entropy_weight(x);

相关问题

用matlab写熵权法代码

下面是使用 Matlab 实现熵权法的代码：

function [weights] = entropy_weight(data)

% 计算每个指标的熵值
[row, col] = size(data); 
p = data ./ repmat(sum(data, 1), row, 1); % 每个指标占比
ent = -p .* log(p); % 熵值
ent(isnan(ent)) = 0; % 处理 0*log(0) 的情况
ent = sum(ent);

% 计算每个指标的权重
weights = (1 - ent) ./ sum(1 - ent); 
end

其中，`data` 参数是一个 $m \times n$ 的矩阵，表示有 $n$ 个指标和 $m$ 个样本数据，函数返回每个指标的权重值。具体实现中，首先计算每个指标的熵值，然后根据熵值计算每个指标的权重，最后返回这些权重。

matlab做熵权法Topsis模型代码

以下是使用熵权法和Topsis模型进行多指标决策的MATLAB代码示例：

% 读入数据
data = xlsread('data.xlsx');
% 标准化处理
[n,m] = size(data);
for j = 1:m
    data(:,j) = (data(:,j) - min(data(:,j))) / (max(data(:,j)) - min(data(:,j)));
end
% 计算权重
E = - (1/m) * sum(log(data), 2);
w = (1 - E) ./ sum(1 - E);
% 计算加权矩阵
Wdata = data .* w';
% 计算最优解和最劣解
Aplus = max(Wdata);
Aminus = min(Wdata);
% 计算距离
Splus = sqrt(sum((Wdata - repmat(Aplus, n, 1)).^2, 2));
Sminus = sqrt(sum((Wdata - repmat(Aminus, n, 1)).^2, 2));
% 计算综合得分
score = Sminus ./ (Splus + Sminus);
% 输出结果
result = [data, score];

其中，数据文件为Excel文件，第一行为指标名称，第一列为决策方案名称，其余为数据。在代码中需要将数据进行标准化处理，然后计算每个指标的权重，再根据权重计算加权矩阵。接着计算最优解和最劣解，根据它们计算距离，最后计算综合得分。输出结果包括原始数据和综合得分。