熵权法算权重系数 python

#归一化
df_weight= (df - df.min())/(df.max() - df.min())
m,n=df_weight.shape
#第一步读取文件，如果未标准化，则标准化
df_weight=df_weight.as_matrix(columns=None)
#将dataframe格式转化为matrix格式
k=1/np.log(m)
yij=df_weight.sum(axis=0)
pij=df_weight/yij
#第二步，计算pij
test=pijnp.log(pij)
test=np.nan_to_num(test)
ej=-k(test.sum(axis=0))
#计算每种指标的信息熵
wi=(1-ej)/np.sum(1-ej)
#计算每种指标的权重
wi = pd.DataFrame(wi)
wi.to_csv(‘123.csv’)

熵权法算权重系数 python相关推荐

多目标决策问题1.1.1：线性加权法——熵权法确定权重
多目标决策问题是目前数学建模中比较普遍的一类问题, 此类问题要求我们满足多个目标函数最优与决策变量的线性约束条件或非线性约束条件下进行求解, 多目标决策问题主要有主要目标法.线性加权法.分层序列法.步 ...
R 熵权法计算权重及综合得分
最近工作中需要根据大数据智能计算,预测或者推荐出供应链付款优先/权重来,以往都是人工根据供应商关系等因素做付款的一个优先级,并不能客观的将付款策略分发到其他供应商,现根据大数据客观计算,记录一下 1, ...
利用熵权法确定指标权重
利用熵权法确定指标权重 1. 熵权法的基本原理熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起 ...
数学建模笔记 Topsis和熵权法
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. ...
《零基础数学建模》——TOPSIS+熵权法
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 ...
基于熵权法对Topsis模型的修正
基于熵权法对Topsis模型的修正有n个要评价的对象,m个评价指标的标准化矩阵,可以使用层次分析法给这m个评价指标确定权重 ∑j=1mωj=1\sum_{j=1}^m{\omega_j}=1 j=1 ...
TOPSIS算法与熵权法
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 ...
【指标体系构建】标准化处理+熵权法
面对构建好的指标体系,如何进行进一步量化操作 1.标准化处理引用链接:百度安全验证https://baijiahao.baidu.com/s?id=1717456781716191819&w ...
Python小案例（六）通过熵权法计算指标权重
Python小案例(六)通过熵权法计算指标权重在日常业务中,产品运营需要综合多个指标进行判断,如果没有目标变量进行监督训练的话,很难人为地判断哪个指标更好,综合起来哪个类别更优秀. 这里介绍一种基于 ...
帮我用python写一个程序输入三个列表数据使用熵权法计算这三组数据的权重并输出...
好的,以下是用Python实现熵权法计算三组数据权重的代码: import numpy as np# 定义熵权法函数 def entropy_weight(x):x = np.array(x)# 计算 ...

熵权法算权重系数 python

熵权法算权重系数 python相关推荐

最新文章

热门文章

熵权法 算权重系数 python

熵权法 算权重系数 python相关推荐

最新文章

热门文章

熵权法算权重系数 python

熵权法算权重系数 python相关推荐