TOPSIS熵权法是多目标优化的一种数学方法，与灰色关联度分析法分析类似，通过对实施的方案中的各个因素进行打分，而TOPSIS法是计算每个实施方案中与最优方案与最劣方案的距离，得到评价对象与最优方案的接近程度，作为评价优劣的依据，通常情况下，系数最大的是最优解。TOPSIS熵权分析基本步骤如下：我们在分析中使用的数据是来自实验的结果，具体的试验方案就是一个代号，不参与讨论，得到这样n次实验，m个实
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2023-11-25 06:30:12
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熵权TOPSIS 是一种基于熵权法和排序法的决策分析方法，常用于多属性决策问题，能够在多维度下求解并提供优化方案。本文旨在深入探讨熵权TOPSIS法在Python中的实现过程，涵盖技术定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理及生态扩展等方面。
### 背景定位
熵权TOPSIS方法结合了熵权法的客观性和TOPSIS法的相对优越性，广泛应用于决策分析中。Hwang和Yoon在1981年提出了T
对暑假建模训练题给出了基于熵权法的topsis法的python代码实现：import numpy as np
import xlrd
import pandas as pd
def read(file):
wb = xlrd.open_workbook(filename=file) #打开文件
sheet = wb.sheet_by_index(0) #通过索引获取表格
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2023-07-28 20:30:18
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1 内容介绍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数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重）
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2023-12-07 19:40:00
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学习内容：基于熵权法对TOPSIS模型的修正学习时间：2020.12.10学习产出：TOPSIS需要准确，还需要分别乘以各指标对应的权重，我们可以使用层次分析法来获取指标的权重，但是层次分析法太过于主观，所以这里我想介绍一下新学的方法——熵权法，来对TOPSIS进行一个权重的附加。1.熵权法的计算步骤 ①判断输入的矩阵是否存在负数，如果有则重新标准化区间②计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将
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2024-02-04 07:05:39
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目录1.TOPSIS法介绍2. 计算步骤（1）数据标准化（2）得到加权后的矩阵（3）确定正理想解和负理想解 （4）计算各方案到正（负）理想解的距离（5）计算综合评价值3.实例研究 3.1 导入相关库3.2 读取数据3.3 读取行数和列数3.4 数据标准化3.5 得到信息熵 3.6 计算权重3.7 计算权重后的数据3.8 得到最大值最小值距离3.9 计算评分
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2023-09-29 20:08:57
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import os
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
"""
熵值法是根据指标所含信息有序程度的差异性来确定指标权重的客观赋权方法'
熵用于度量不确定性,仅依赖于数据本身的离散程度;
指标的离散程度越大则熵值越大,
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2023-08-28 20:46:18
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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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## Python中的熵权TOPSIS算法
在实际的数据分析和决策中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法是一种常用的多属性决策方法。它通过比较各个备选方案与“最优解”和“最劣解”的接近程度，从而确定最佳的方案。
在TOPSIS算法中，熵权法是常用的权重确定方法之一。熵权法可以通过计算各
原创
2024-06-30 06:21:56
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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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TOPSIS法是一种组内综合评价方法，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。 ①基本过程为归一化后的原始数据矩阵； ②采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案；然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离； ③获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，依次最为评价优劣的依据。 优点：该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。原始数据： 共有n个待
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2023-11-02 12:42:35
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最近在学习数学建模，在B站发现一个特别不错的课程，讲的很全面，常考的算法都有涉及到：清风数学建模本文将结合熵权法介绍TOPSIS法，并将淡化原理的推导，更侧重于具体应用。TOPSIS法概述TOPSIS法（优劣解距离法）是一种常用的综合评价方法，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。同时TOPSIS法也可以结合熵权法使用确定各指标所占的权重。基本过程一、统一指标类型常见的
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2024-01-31 11:43:39
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目录 前言一、TOPSIS法（优劣解距离法）1.模型原理2.建模步骤二、模型实现第一步：将原始矩阵正向化第二步：正向化矩阵标准化第三步：计算得分并归一化四、TOPSIS模型的总结与扩展总结扩展五、熵权法1.信息熵的定义2.计算步骤六、熵权法模型总结与扩展总结扩展七、参考代码 前言本文大部分是对于数学建模清风老师的课程学习总结归纳而来，我的理解可能有错误，大家发现错误可以在评论区批评指正，课程地
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2023-10-06 19:03:10
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TOPSIS法（优劣解距离法）\1. 构造计算评分的公式：(x-min)/(max-min)\2. 统一指标类型 转化为极大型 指标正向化极小型指标转换公式：max-x中间型指标区间型指标：\3. 正向化矩阵标准化\4. 计算得分并归一化：x-min/(max-x)+(x-min)\5. 带权重的TOPSIS
\6. 熵权法
代码：
%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个矩阵命名为X
% （1
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2024-05-16 15:05:43
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熵权TOPSIS法是一种用于多属性决策分析的常用方法，它结合了熵权法和TOPSIS方法，通过对每个方案的综合评价，帮助决策者选择最优方案。如今，Python作为一种广受欢迎的编程语言，为实现熵权TOPSIS法提供了便捷的工具和框架。接下来，我将详细讲述如何在Python中实现熵权TOPSIS法的过程。
### 背景描述
在现代决策科学中，多属性决策问题（MCDM）经常出现。决策者需要在多个互相
## 用熵权TOPSIS Python代码实现多属性决策
### 导言
在现实生活中，我们常常需要进行多属性决策，比如选择一款产品、评估一个项目或者选取一个最佳方案。熵权TOPSIS方法是一种常用的多属性决策方法，它结合了熵权法和TOPSIS方法，能够有效地帮助我们做出合理的决策。本文将介绍如何使用Python代码实现熵权TOPSIS方法，并通过一个示例来演示其应用。
### 熵权TOPSIS
原创
2024-03-06 03:30:47
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我们的征途是星辰大海，而并非烟尘人间。 文章目录一、熵权法的原理 1.1 信息熵1.2 熵权法二、熵权法的主要步骤2.1 数据标准化2.2 求各指标在各方案下的比值 2.3 求各指标的信息熵。2.4 确定各指标的权重2.4.1 通过信息熵计算各指标的权重：2.4.2 通过计算信息冗余度来计算权重：2.5 最后计算每个方案的综合评分 三、程序（MATLAB）四
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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0 前言 本文主要分享以下几个方面的内容：熵权法的来源及原理TOPSIS的原理为啥这俩哥们可以合体，合体之后有什么奇效？1 熵权法（EWM-【Entropy Weight Method】）1.1 熵权法的来源1.1.1 信息熵的来源 在分享信息熵来源时，我们先来看看 熵的概念。1865年，德国物理学家克劳修斯于提出熵的概念1923年，德国科学家普朗克（Planck）来中国讲学用到"entrop
【建模算法】熵权法（Python实现）熵权法是通过寻找数据本身的规律来赋权重的一种方法。熵是热力学单位，在数学中，信息熵表示事件所包含的信息量的期望。根据定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大。熵本源于热力学，后由申农（C. E. Shannon）引入信息论，根据熵的定义与原理，当系统可能处于几种不同状态，每种状态
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2023-09-25 14:03:30
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