熵权法有啥用？

可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。
下面的实战中，最终计算的熵权结果为，C语言课程成绩权重占0.99，剩下的两门课成绩权重几乎为0，很好理解，因为体育和数据库大家的分都普遍偏高，体现不出来设么东西。

什么是熵

熵权如何计算

实战示例

一、计算每一列的总和

二、每一个数据更新为除以总和后的值，即Pij

三、计算ln(Pij)

四、得到熵值Hi

如果存在0的话，可以通过平移法，在有0的那类指标里每个指标都加上一个很小的数，如0.001，再进行计算。或者直接赋值为0

使用公式计算熵值Hi，其中n表示一共几个学生

五、得到熵权Wi

总结与反思

经过这个实例，我们可以发现，当一组数据波动比较大时，它的权重是很大的，但我们不禁反思熵权法存在的问题，难道数据库原理就没有参考价值？
我们最后得到的Wi是客观值，但是我们可以认为主观的进行调整，主观客观相结合也是很棒的哦！

优点

能深刻反映出指标的区分能力，进而确定权重
是一种客观赋权法，相对主管赋权具有较高的可信度和精确度
算法简单

缺点

不够智能，没有考虑指标与指标之间的影响，如：相关性、层级关系等
若无业务经验指导，权重可能失真
对样本的依赖性较大，随着建模样本不断变化，权重会发生一定波动

注意的地方

当一个表的几组数据单位不同时，我们应该对数据进行极差标准化，用标准化后的数据来进行熵权法分析，如图，这个表最下面的p开始，这一部分就是在计算p哦，就是咱们上面的第二步

极差法标准化公式：

通过极差法标准化，我们就可以把原来的数据标准化到0-1之间内了，哈哈哈爽哦！

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