（续例 10.1）用 TOPSIS 法进行评价TOPSIS 法的具体算法如下：需要文件数据的发邮箱代码:matlibclc, cleara=textread('data3.txt');[m,n]=size %向量规划化endcstar=ma...
原创
2023-02-18 00:23:36
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TOPSIS法背景知识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与层次分析法相比，topsis的先决条件是有初始的数据，所以我们更应该通过这些数据进行分析第一步：将原始矩阵正向化最常见的四种指标：指标名称指标特点例子极大型（效益型）越大越好成绩、G
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2024-05-21 21:40:02
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Topsis方法针对多项指标、多个方案的分析方法：即根据已存在的数据判断各个方案的优劣。TOPSIS方法首先确定各个指标的最优理想解和最劣理想解，最优对应各个属性值都达到各方案中最好的值，最劣对应各个属性值达到各方案中最坏的值。再计算各个方案到最优最劣的加权欧式距离，得到各方案接近程度作为评判标准。TOPSIS方法衡量标准例如：班上有50位同学，每个同学都有绩点、比赛加分、德育分，根据这些条件确定
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2023-12-18 18:34:51
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TOPSIS法是一种有效的多属性决策方法，广泛应用于工程管理、经济学等领域，旨在帮助决策者选择最优备选方案。本文将详细记录TOPSIS法在Java中的实现过程，包括从背景描述到源码分析的完整逻辑，帮助读者理解这一方法的应用。
## 背景描述
在现代社会，决策过程常涉及多种属性和因素的考量。传统的单一指标决策方法往往无法满足复杂决策问题的需要。TOPSIS法（Technique for Order
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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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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定义熵权法是一种客观赋权方法。原理：指标的变异程度（方差）越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。（客观 = 数据本身就可以告诉我们权重）如何度量信息量的大小 通过上面的例子我们可以看出，越有可能发生的事情，信息量越少；越不可能发生的事情，信息量就越多。如果用概率表示的话，即概率越大，信息量越少，概率越小，信息量越大。 如果把信息量用I表示，概率用p表示，那么我们就可以建立一个函数关系
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2023-11-13 13:12:46
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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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主要解决多指标评价模型首先来看topsis，考虑一种类型数据首先正向化，比如都改成越大越好（如果越小越好？max - x；在某个区间内最好？中间型指标？)然后标准化，把原式数据改成0~1且和为1的数据当只有一种数据时：有了这个公式，就可以拓展到高维了但是这样有个问题，每种数据的占比可能不同，如何赋权？需要用到熵权法优化。熵权法是一种依靠数据本身来赋权的方法，通过引入“熵”的概念来进行步骤：（Yij
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2024-08-18 13:18:33
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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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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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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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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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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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TOPSIS可翻译为逼近理想解排序法，国内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距离一、模型介绍极大型指标（效益型指标） ：越高（大）越好极小型指标（成本型指标） ：越少（小）越好中间型指标：越接近某个值越好区间型指标：落在某个区间最好构造计算评分的公式：（x-min）/（max-min）【只有一
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2023-12-14 12:25:21
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TOPSIS算法英文全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，翻译为逼近理想解排序法。使用层次分析法进行评价时，n不能很大，最多就15个，再多就没有随机一致性指标RI的值了。当评价的对象比较多的时候，我们可以利用数据信息进行评价。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向
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2024-03-18 16:49:44
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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
一、TOPSIS方法 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。  
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2024-01-07 11:21:01
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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。层次分析法具有一定的局限性：下面将以宿舍四名同学的为例：最简单的想法就是直接按成绩的
