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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# 项目方案：使用熵值法进行数据指标权重分析
## 1. 介绍
在数据分析和决策中，常常需要对各个指标进行权重分析，以便更好地理解数据的重要性和贡献度。熵值法是一种常用的数据指标权重分析方法，通过计算指标的熵值和权重，可以帮助我们更好地进行数据分析和决策。
## 2. 实现步骤
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备数据集，包含各个指标的数据。假设我们有一个包含多个指标的数据集，每
原创
2024-07-02 03:16:18
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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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# 熵值法及其Python实现
熵值法（Entropy Method）是一种用于多指标综合评价的数学工具，其主要目的是通过计算不同指标的信息熵，来客观反映各个指标在综合评价中的权重。熵值法在环境评价、决策分析、金融风险评估等众多领域有着广泛应用。本文将通过Python实现熵值法，详细介绍其基本原理及应用步骤。
## 熵值法的基本原理
熵是信息论中的一个核心概念，用于量化不确定性。在评价指标上
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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使用Python代码实现ID3算法 大家好，今天我来为大家使用python代码简单的实现一下决策树中的ID3算法。话不多说，直接上码1. 首先，我们先创建一组数据，该数据组一共由8组数据组成，共2列特征列，1列标签列from math import log
import operator
def createDataSet():
dataSet = [[1,1,'yes'],
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2023-10-19 10:18:50
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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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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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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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熵值法是一种用于评价多指标系统综合效果的方法，通常应用于对不同选项进行综合评估和排序的决策中。在熵值法中，通过计算各指标的熵值，来量化指标之间的差异性和贡献度，从而确定最优方案。下面我们将通过JAVA实现一个简单的熵值法示例，以帮助读者更好地理解这一方法。
首先，我们需要定义一个指标类，用于表示每个评价指标的名称和值。代码如下所示：
```java
public class Indicator
原创
2024-02-23 06:37:57
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贝叶斯分类法优点：对小规模的数据表现良好，适合多分类任务，适合增量式训练 1）所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 2）有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。缺点：对输入数据的表达形式很敏感 1）假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋）。 2）需要知道先验概率。 3）分类决策存在错误率。决策树信息熵的计算公式：优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺
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2024-07-17 10:55:17
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熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，对该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。用 途判断某个指标的 离散程度 离散程度越大该指标对综合评价的影响越大 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，不确定越大 &n
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2023-11-01 20:18:42
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# CRITIC 熵值法结合 Python 实现
在数据分析和决策支持的过程中，如何对多个指标进行综合评估是一项重要的任务。CRITIC 熵值法（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）是一种用于确定各个指标权重的有效方法。它结合了熵值法和指标间相关性，可以更加科学地反映各指标的重要性。本文将结合 Python 实现 CRITI
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2024-09-12 06:07:16
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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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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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补一下上次文章的坑,有关标准化和归一化的问题.标准化:(X-E(x))/D(x) 归一化: (X-min)/(max-min)两个的具体差别我的感受不是特别深刻,用的比较多的是归一化.from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mm = MinMaxScaler()
mm_data = mm.fit_transform(X)
origin_data
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2023-09-05 08:09:37
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把各种熵的好文集中一下，希望面试少受点伤，哈哈哈我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下： 我们的条件熵的定义是：定义为X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望 这个还是比较抽象，下面我们解释一下：设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为 条件熵H（Y|X）表示在已知随机变量X的条件下随机变
【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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一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
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2023-08-07 20:02:35
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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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