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（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。实现代码共五个m文件(1)主程序 topsis.m%% 第一步：把数据复制到工作区，并将这个
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2024-10-14 10:21:57
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Topsis优劣解距离法topsis的全称是“逼近于理想之的排序方法”是Hwang和Poon于1981年提出的一种适用于根据多项指标，对多个方案进行比较选择的分析方法，这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想值是设想的最好值(方案)，它的各个属性值都到达各候选方案中最好的值，而负理想值则相反，然后求出各个方案与理想值，负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出个方案与最优方
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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排序基础排序算法冒泡排序选择排序插入排序归并排序快速排序经典问题：TopK堆排序快速排序 基础排序算法如果在面试中遇到排序算法，先问清楚数据的特点，结合具体的业务场景，多和面试官交流，先陈述思路，得到面试官肯定以后再编码 没有一个排序算法是任何情况下都表现最好的。 学习算法的可视化网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorith
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2024-01-28 06:22:10
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一、os.walk()
函数声明：os.walk(top,topdown=True,οnerrοr=None)
(1)参数top表示需要遍历的顶级目录的路径。
(2)参数topdown的默认值是“True”表示首先返回顶级目录下的文件，然后再遍历子目录中的文件。当topdown的值为"False"时，表示先遍历子目录中的文件，然后再返回顶级目录下的文件。
(3)参数onerror默认值为"
## 实现加权TOPSIS算法的流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备好要进行加权TOPSIS算法的数据集。数据集应该是一个矩阵，其中行表示不同的决策方案，列表示不同的评价指标。
### 2. 数据预处理
在进行加权TOPSIS算法之前，我们需要对数据集进行预处理。预处理的步骤如下：
1. 标准化数据：将原始数据集中的每个指标值标准化到[0, 1]的范围内。可以使用如下代码来实
原创
2023-09-12 11:26:11
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# 用Python实现TOPSIS方法
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种用于多属性决策分析的方法，能够帮助决策者根据多个标准选择最佳方案。本文将逐步教你如何用Python实现TOPSIS。下面，我们将首先概述整个解决过程，并使用表格展示步骤。
## TOPSIS的实现流程
| 步
综合评价理想解法(TOPSIS解法) 文章目录综合评价理想解法(TOPSIS解法)计算步骤示例：第一步：数据预处理第三步: 计算正理想解和负理想解第四步: 计算各方案到达各理想解的距离第五步: 计算排列指标值MATLAB 实现代码 问题的理想解法,理想解法亦称为 TOPSIS 法，是一种有效的多指标评价方法。这种方法。通过构造评价问题的正理想解和负理想解, 即各指标的最优解和最劣解,通过计算每个方
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2024-05-16 07:49:20
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TOPSIS是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，反映各个评价方案之间的差异。在层次分析法中，我们往往不知道指标的数据，需要主观（专家）打分，且评价的决策层不能太多，而TOPSIS方法对数据分布以及样本含量没有严格限制，计算方式简易。 &nbs
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2023-10-27 13:05:29
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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法概述 C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an ideal Solution），可翻译为逼近理想排序法，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，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。 基本过程为先将原始数
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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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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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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## 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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文章目录（1）、题目（2）、读取Excel表中的数据（3）、将不同的指标转换为极大型指标（4）、正向化矩阵标准化（5）、计算得分并归一化（6）、主函数（7）、完整代码部分（8）、计算结果 关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用：Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！） （1）、题目 题目：评价下表中20条河流的水质情况。 注：含氧量越高越好（极大型指标），PH值越接
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2023-08-24 12:29:25
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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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