# Java熵值的探索与应用
## 什么是熵值？
熵（Entropy）是一个源自信息理论的概念，最初由香农提出，用于度量信息的不确定性。简单来说，熵越高，系统中信息的混乱程度越大；熵越低，系统中信息越确定。
### 熵值的重要性
熵在众多领域中都有应用，尤其是在机器学习、数据分析、密码学等领域。例如，在数据预处理阶段，熵可以帮助我们确定特征的重要性，从而选择出对模型有较大影响的变量。
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原创
2024-09-08 03:16:26
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目录一、熵二、熵的计算三、熵权法 一、熵1、定义 在信息论中，熵的公式为 其中p为每一种可能的情况发生的概率，对数的底数决定了信息上的单位。不同的底对应不同的单位。在信息论里通常以2为底，单位为bit；在热力学中以10为底，单位为Hartley；理论推导过程中通常以e为底，单位为nat。2、含义 在信息论里，熵并不直接表示信息的多少，而是表示不确定性的大小。如果要消除这种不确定性，熵越大需要输入
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2023-09-30 22:47:45
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计算核心指标权重是一种常见的分析方法，常见的计算权重的方法的原理及使用条件可参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661019965038118642&wfr=spider&for=pc。在实际工作中，需要结合数据的特征情况选择权重计算方法。我在B端项目分析中更多考虑的是数据所携带的信息量，故选择了熵值法。本次权重计算的不同之处在于，项目具有较强的
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2023-07-20 10:15:23
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文章目录1.简单理解 信息熵2.编制指标 （学术情景应用）3.python实现3.1 数据准备3.2 数据预处理3.3 熵值、权重计算3.4 编制综合评价指标 熵值法也称熵权法，是学术研究，及实际应用中的一种常用且有效的编制指标的方法。 1.简单理解 信息熵机器学习中的决策树算法是对信息熵的一种典型的应用。 在信息论中，使用 熵 (Entropy)来描述随机变量分布的不
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2023-09-13 23:34:59
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一、熵值法（一）原理熵指代一种混乱程度，定义事物越混乱，其熵值就越大，事物越整齐，其熵值就越大。熵值法就是采用熵这个概念来对指标进行赋权。熵值法认为一个若一个指标的数据都大差不差，没有什么区别，那么其数据包含的信息量是很少的，几乎不能帮助我们决策，因此会赋予该指标一个小的权重，若一个指标的数据非常离散，则其包含较多的信息，做决策时应更依赖该指标，因此应该赋予该指标一个大的权重。在上诉思想上而建立了
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2023-09-25 17:24:44
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熵值法综合评价分析流程一、案例背景当前有一份数据，是各品牌车各个维度的得分情况，现在想要使用熵值法进行综合评价，得到各品牌车的综合得分，从而进行车型优劣对比，为消费者提供购车依据。数据如下（数据虚构，无实际意义）：二、数据处理使用熵值法进行分析，需要对数据进行处理，包括数据方向处理和数据量纲处理。（1）方向处理当数据方向不一致时，需要进行方向处理，消除数据方向不同的影响。数据按照方向不同，可分为正
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2023-08-07 22:00:57
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一、分析前准备1.研究背景TOPSIS法用于研究评价对象与‘理想解’的距离情况，结合‘理想解’（正理想解和负理想解），计算得到最终接近程度C值。熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新
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2023-09-08 22:38:13
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背景在进行一些综合评估类项目时，需要给一些指标确定一个合理的权重，用来计算综合得分，这种综合评估类项目在实际的业务中有很多应用，比如：学生奖学金评定方法、广告效果综合评估、电视节目满意度综合评估、用户满意度综合评估等。计算权重的方法比较多，下面主要介绍利用熵值法来确定确定。一些名词解释个案 一个个案，一条记录，也就是一个样本，在矩阵里面就是一行数据，不同地方叫法不一样属性 属性就是样本所拥有的特性
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2023-08-10 11:39:12
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前言：简单几行代码就OK了，还是比较容易的。之前有的博客是直接将每个元素的概率作为输入计算熵的，本文加入了数据概率的计算功能，这样就更加方便一步到位了。关于熵的理论知识，可以移步我之前的博客：正文：直接上代码了，这次分段上。首先是熵的计算函数，比较简单，对应着熵的计算式一起看就很容易理解的。import math
def entropy(Plist):
if len(Plist):
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2023-06-13 20:29:23
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一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。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，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指
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2024-08-20 20:20:25
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背景说明熵值法（熵权法）是一种研究指标权重的研究方法，比如有5个指标，分别为指标1到指标5，并且有很多样本（比如100个样本），即100行*5列数据，此时研究该5个指标的权重分别是多少。但从上述可以看到，数据格式上为100个样本即100行数据。如果说当前是面板数据即比如100家公司分别5年，那么就是100*5=500行数据，依旧还是5个指标，即500行*5列数据。此时希望利用熵值法研究该5个指标的
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2023-11-28 02:44:53
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导读：本文解读了一种自适应的损失函数，演示了它随着迭代次数的增加，最终找出最佳拟合线的过程。作者Saptashwa Bhattacharyya。
最近，我看到一篇由Jon Barron在CVPR 2019中提出的关于为机器学习问题开发一个鲁棒、自适应的损失函数的文章。本文是对 A General and Adaptive Robust Loss Function 一些必要
# 实现熵值法（Entropy Method）的Java代码教程
## 什么是熵值法
熵值法是一种多属性决策分析方法，用于评估各个属性对决策结果的重要性。通过计算每个属性的熵值，可以得到各个属性的权重，从而进行决策分析。
## 整体流程
下面是实现熵值法的整体流程，我们将使用Java语言来编写代码。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取决策矩阵数据 |
|
原创
2023-07-31 22:06:22
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关于“opencv熵值 python”，这一主题涉及如何通过Python中的OpenCV库计算图像的熵值，熵值常用于量化图像的信息内容。以下是我整理的相关，要点包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实例案例、排错指南和性能优化。
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## 版本对比
从OpenCV的多个版本中，我们可以仔细观察其在熵值计算方面的特性差异。以下是版本演进的一些关键点：
- **OpenCV 3.x**：首次
# 熵值的概念及其在Java中的应用
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，用于量化信息的不确定性程度。在机器学习、数据科学等领域，熵被广泛用于特征选择、模型评估等任务。本文将介绍熵的基本概念，并提供一个 Java 示例，帮助读者实现在数据分析中使用熵值。
## 熵的基本概念
在信息论中，熵是一个随机变量的不确定性量度。如果一个系统的状态完全可知，熵值为零；反之，状态越不确定，熵值越
# Java 熵值法的实现指南
熵值法是一种常用的综合评价方法，通常用于处理多指标决策问题。本文将会教你如何在Java中实现熵值法，并详细分解每一步骤，辅以代码示例和注释，以帮助你理解。
## 一、熵值法的步骤流程
在实现熵值法之前，我们需要清晰的步骤。以下表格列出了熵值法的基本过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据并构建数据矩阵 |
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引言交叉熵(Cross Entropy)是香农信息论中一个非常重要的概念，它在深度学习和机器学习中常常被用作损失函数，给定真实类标签分布，为训练过程中模型的类别预测概率分布，交叉熵损失函数可以用于衡量和的相似性，从而提供了优化神经网络参数的梯度。本文会通过回答以下四个提问更全面更深入地去了解交叉熵。问题1：为什么交叉熵可以用于度量两个概率分布之间的差异性？问题2：两个概率分布交叉熵的最小值是多少？
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2023-11-20 06:44:30
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什么是熵值法熵值法是一种客观赋权方法，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个指标相应的权重，相对变化程度大的指标具有较大的权重熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，权重越小；熵越小说明系统越有序，携带的信息越多，权重越大步骤：数据经过无量纲处理之后，计算第 j 个指标中，第 i 个样本
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2023-05-29 13:35:07
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面板数据熵值法 本文主要是讲解熵值法的处理过程和代码实现。 建立指标体系和指标评价时有可能用到熵值法（熵权法），但以往的经验来看，熵值法常用于时序数据或者是截面数据。实际上，熵值法在面板数据的应用也是十分常见，但很多时候在数据的处理上各种论文的做法有所不同。本文提供一种常用的面板数据熵值法，给大家提供参考。一、原始数据设定假设数据为d个年度（year）m个省份（prov）的n个指标。显然数据
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2023-10-12 09:54:09
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一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。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，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。二、熵值法步骤选取n个国家，m个指标，则 为第i个国家的第j个指标的数值（i=1, 2…, n; j=1
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2024-01-05 22:05:09
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