python实现CRITIC权重赋值

CRITIC是一种常用的多准则决策方法，它可以通过对多个指标的加权平均来进行决策。在CRITIC方法中，权重的赋值非常重要，因为它直接影响到最终的决策结果。下面是Python实现CRITIC权重赋值的步骤：

1.首先，需要将数据进行标准化处理，使得每个指标的取值范围相同。可以使用sklearn库中的StandardScaler类来实现标准化处理。

2.然后，需要计算每个指标的对比度，对比度越大，说明该指标的重要性越高。可以使用numpy库中的std函数来计算每个指标的标准差。

3.接下来，需要计算每个指标的矛盾性，矛盾性越小，说明该指标的重要性越高。可以使用numpy库中的corrcoef函数来计算每个指标之间的相关系数，然后再使用numpy库中的sum函数来计算每个指标的矛盾性。

4.最后，根据每个指标的对比度和矛盾性来计算每个指标的权重。可以使用numpy库中的exp函数来计算每个指标的权重。

下面是Python实现CRITIC权重赋值的代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 原始数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 计算对比度
the = np.std(data, axis=0)

# 计算矛盾性
data3 = list(map(list, zip(*data)))
r = np.corrcoef(data3)
f = np.sum(1 - r, axis=1)

# 计算权重
w = np.exp(-f) * the
w = w / np.sum(w)

print(w)