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（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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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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## 熵权Topsis法概述
在多属性决策分析中，熵权法和TOPSIS法经常被一起使用，以帮助决策者在多个选择中做出最佳决策。熵权法用于确定各个评价指标的权重，而TOPSIS法则用于根据这些权重对各个选项进行评分。
### 熵权法
熵权法基于信息熵的概念，利用指标的数据分布特征来计算权重。信息熵越大，表示该指标的数据分散程度越高，其权重越小；反之，熵越小，权重越大。
### TOPSIS法
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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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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# TOPSIS综合评价法及其Python实现
## 1. 引言
在做决策时，尤其是在多标准决策的情况下，经常需要综合多个指标来评价不同的选择。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种较为流行的多标准决策方法，可以有效地帮助决策者排序选项。
## 2. TOPSIS方法概述
TOPSI
原创
2024-10-06 03:49:08
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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
原创
精选
2024-09-18 16:36:39
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一、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)，可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。 TOPSI
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2024-07-26 14:40:10
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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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1评论
前言：昨天写了一篇熵权法的文章，我想可能有部分数模小白们只是根据公式来机械的实现代码，而并没有很好的理解算法的内涵，所以我想用比较通俗易懂的方法来解释这些算法。希望能够帮助到同样热爱数模的同学们，我们一起学习，一起进步！topsis法，又称优劣解距离法，是数学建模中很经典的方法。一.正向化同熵权法一样，我们需要进行数据的规范化处理，并且这里了解到了对多种指标的处理方法：上面这些公式需要在编程的时候
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2024-04-15 06:27:00
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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 读取数据3.2 数据标准化3.3 得到信息熵3.4 计算权重并计算权重数据3.5 得到最大值和最小值距离3.6 计算得分总代码1.TOPSIS法介绍  
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2023-09-18 00:03:53
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（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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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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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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决策树是一个简单易用的机器学习算法，具有很好的实用性。在风险评估、数据分类、专家系统中都能见到决策树的身影。决策树其实是一系列的if-then规则的集合，它有可读性良好，分类速度快等优点。下面是用C4.5算法生成的决策树(未进行剪枝)，训练数据集：irisTrain.txt ，测试数据集：irisTest.txt 。全部数据集和代码下载地址：Codes & datasets 。#-*- c
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2024-04-30 02:32:26
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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 什么时候用？TOPSIS法 是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价 【其中最优解的各指标值都达到各评价指标的最优值，最劣解的各指标值都达到各评价指标的最差值】TOPSIS法 特别适合具有多组评价对象时，要求通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序作业解答如何改编代码，使用户能选择是否加入指标的权重计算？% % % % %
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2024-09-20 11:49:12
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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
