写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同）今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。 昨天的模糊综合分析里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写过
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2024-01-17 10:56:43
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Topsis法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。 Topsis法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息， 其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。在之前，我们学习过层次分析法（AHP）。其中，层次分析法模型的局限性是需要我们构造判断矩阵，这
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2024-05-05 22:22:35
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目录问题提出一、熵权法1.1 信息量与信息熵1.2 信息量与信息熵的计算1.3 熵权法的计算二、使用Excel计算指标权重2.1 数据归一化2.2 计算各记录信息熵三、使用Python计算指标权重3.1 读取Excel文件3.2 归一化化数据3.3 计算每条记录的信息熵3.4 计算各指标的权重3.5 计算每条记录最终得分3.6 保存文件 问题提出善始者繁多，克终者盖寡。在学习的过程中遇到了这么一个
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2024-06-20 10:29:36
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简述熵权算法原理和python实现代码 熵权法是用来评判各指标的权重的算法，相比于层次分析法熵权法具有更高的效率和准确效果。 在介绍熵权定义之前，先引入一个重要的定义信息熵。 信息熵借鉴了热力学中熵的概念，用于描述平均而言事件信息量的大小，所以在数学上，信息熵是事件所包含的信息量的期望（mean，或称均值，或称期望，是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和），根据期望的定义，可以设想信息熵的公式
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2023-08-22 00:49:28
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文章目录熵权法算法步骤指标标准化。计算第
i
i
i个研究对象下第
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2023-10-26 21:58:24
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数学建模——熵权法步骤及程序详解权重的求解一直都是数学建模的重点关注对象，所以学好建模论文的重要一步就是如何确定权重，今天是来介绍一种客观确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。之前的数学建模实战里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里展开详细的写一下。 文章目录数学建模——熵权法步骤及程序详解前言一、熵权法的介绍1、熵权法的应用场景2、熵权法的基本思想3、熵权法的算法步骤二、代码程序总
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2024-01-10 12:42:17
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python实现熵权法
原创
2022-12-04 05:07:06
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# 熵权法的 Python 实现指南
熵权法是一种用于多指标决策分析的方法，能够评估各个指标的重要性。它主要用于确定指标的权重，以便在决策时进行更合理的判断。对于一个刚入行的小白来说，了解熵权法的基本流程，以及如何在 Python 中实现这个过程非常重要。接下来，我将详细介绍熵权法的实施步骤，并提供每一步所需的代码。
## 流程概览
在实现熵权法之前，我们首先需要了解整个流程。以下是熵权法的
原创
2024-08-02 05:38:26
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# 实现熵权法的Python教程
熵权法是一种用于确定各种评价指标权重的常用方法，广泛应用于多属性决策分析中。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何使用Python实现熵权法。
## 1. 流程介绍
在开始之前，首先需要了解实现熵权法的基本流程。我们将流程整理为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-------
原创
2024-10-07 05:02:43
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# Java熵权法
## 简介
熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，主要用于多指标决策和评价问题。它基于信息熵理论，通过计算指标的熵值和权重，对各个指标进行综合评估和排序。在Java中，我们可以使用熵权法解决多指标权重问题，以便更好地进行决策和评估。
## 熵权法原理
熵权法的核心概念是信息熵，它用于度量指标的不确定性。熵值越大，指标的不确定性就
原创
2023-07-21 04:36:00
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一、应用通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重），然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘熵权TOPSIS’按钮。如下图（2）拖拽数据后点击开始分析三、数据处理四、案例背景 当前有6个国家经济技术开发区，分别在政务系统的4个指标上的评分值。数字越大表示指标越
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2023-10-14 00:34:42
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数学建模之熵权法（SPSSPRO与MATLAB）一、基本原理信息熵值越小，指标的离散程度越大(表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多)，该指标对综合评价的影响（即
权重）就
越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可
利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。指标的值变化会直接影响因素的变化，变化量越大，说明指标对于
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2023-08-31 17:02:09
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熵权法 文章目录熵权法前言一、理论二、算法步骤例 前言构建完评价体系后在选择合适的评价方法即可，体系建立应秉持全面、准确、独立的三要素在评价类问题中，需要兼顾 指标体系 权重 评价方法通常分为 ①主观：发问卷做调查（容易受到样本个数、样本质量限制）， 找专家赋权（上网查找别的研究报告）等等。 层次分析法（判断矩阵基本上是由个人进行填写） ②客观量化：从数据入手进行赋权只从数据出发，不考虑问题的实际
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2024-03-11 06:20:36
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目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
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2023-10-12 17:22:40
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熵权法：根据数据本身建立评价体系。
什么时候用？
数据全面，缺少文献或主观依据的题目，文献很难帮助我们确定影响水质的哪一个因素最重要，很难告诉我们指标的重要程度如何衡量。追求公平公正。缺点：难以将数据之外的因素考虑进去对比（层次分析法、TOPSIS法）最大区别是完全客观熵（信息熵）：发生的不确定项 权：权重。
熵权法：利用计算因素或指标的信息熵来确定权重熵权法流程
计算
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2023-11-27 12:20:42
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文章目录基于Python的数学建模基本原理熵值法步骤Python代码实现 基于Python的数学建模Github仓库：Mathematical-modeling
基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。不确定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不确定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指
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2023-08-26 23:06:03
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目录一.简介二.说明1.正向指标： 2.信息量 3.信息熵三.具体计算步骤1.标准化矩阵1.1该步骤的意义1.2标准化的2种方法2.计算各元素概率3.计算各指标的权重3.1计算每个指标的信息熵3.2计算信息效用值3.3归一化信息效用值四.总结一.简介 熵权法是对指标体系客观（利用已知数
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2024-02-01 08:12:13
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（一）建模目的： 如何客观又合理地评价一部电影的受欢迎度呢？生活中有很多这样的场景，仅有个别人的看法，显然不能如实地反映这部电影的受欢迎度，通过抽样的方法，选取合理的指标建立评价模型，最终取得一个得分来相对评价电影的受欢迎度。（二）熵权法的原理： 熵衡量着系统的混乱程度，可以拿来衡量信息的多少。指标的变异程度越小，所反映的现有信息量越少，其对应的权重也越低。也就
今天学习了灰色关联度分析与TOPSIS分析相结合的方法，使用标准化方法，对于目标的越大越好或者越小越好的性质，极差法中，越大越好的数据标准化采用（X-Xmin）/（Xmax-Xmin）进行归一化，越小越好的数据采用（Xmax-X）/（Xmax-Xmin）处理将目标决策矩阵归一化后做差求出关联系数，得出了目标的灰色关联度，就是灰色关联度系数的基本步骤；将目标决策矩阵归一化后，求出决策矩阵所有因素的最
熵权法（Entropy Weight Method）是一种多属性决策方法，用于确定各属性在决策中的权重。它基于信息熵理论，通过计算各属性的信息熵来确定权重，能够避免主观因素的干扰，更客观地进行决策分析。
在Python中，可以利用numpy库实现熵权法。下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python实现熵权法。
### 熵权法Python代码实现
首先，我们需要导入numpy库：
原创
2024-07-14 09:27:03
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