clc;clear;

% 實(shí)現(xiàn)用熵值法求各指標(biāo)(列)的權(quán)重及各數(shù)據(jù)行的得分

% x為原始數(shù)據(jù)矩陣, 一行代表一個(gè)樣本, 每列對(duì)應(yīng)一個(gè)指標(biāo)

% s返回各行得分, w返回各列權(quán)重

load('data_water_quality.mat')%載入數(shù)據(jù)

x=X; %X為工作表中的樣本數(shù)據(jù)

%% 數(shù)據(jù)的正向化處理

[n,m]=size(x); % X中有n個(gè)樣本, m個(gè)指標(biāo)

disp(['共有' num2str(n) '個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象, ' num2str(m) '個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)'])

Judge = input(['這' num2str(m) '個(gè)指標(biāo)是否需要經(jīng)過(guò)正向化處理，需要請(qǐng)輸入1 ，不需要輸入0： ']);

if Judge == 1

Position = input('請(qǐng)輸入需要正向化處理的指標(biāo)所在的列，例如第2、3、6三列需要處理，那么你需要輸入[2,3,6]： '); %[2,3,4]

disp('請(qǐng)輸入需要處理的這些列的指標(biāo)類(lèi)型(1：極小型， 2：中間型， 3：區(qū)間型) ')

Type = input('例如：第2列是極小型，第3列是區(qū)間型，第6列是中間型，就輸入[1,3,2]： '); %[2,1,3]

% 注意，Position和Type是兩個(gè)同維度的行向量

for i = 1 : size(Position,2) %這里需要對(duì)這些列分別處理，因此我們需要知道一共要處理的次數(shù)，即循環(huán)的次數(shù)

X(:,Position(i)) = Positivization(X(:,Position(i)),Type(i),Position(i));

% Positivization是我們自己定義的函數(shù)，其作用是進(jìn)行正向化，其一共接收三個(gè)參數(shù)

% 第一個(gè)參數(shù)是要正向化處理的那一列向量 B(:,Position(i)) X(:,n)表示取第n列的全部元素

% 第二個(gè)參數(shù)是對(duì)應(yīng)的這一列的指標(biāo)類(lèi)型(1：極小型， 2：中間型， 3：區(qū)間型)

% 第三個(gè)參數(shù)是告訴函數(shù)我們正在處理的是原始矩陣中的哪一列

% 該函數(shù)有一個(gè)返回值，它返回正向化之后的指標(biāo)，我們可以將其直接賦值給我們?cè)家幚淼哪且涣邢蛄?/p>

end

disp('正向化后的矩陣 X = ')

disp(X)

end

%% 數(shù)據(jù)的歸一化處理

% Matlab2010b,2011a,b版本都有bug,需如下處理. 其它版本直接用[X,ps]=mapminmax(x',0,1);即可

[B,ps]=mapminmax(X');

ps.ymin=0.002; % 歸一化后的最小值

ps.ymax=0.996; % 歸一化后的最大值

ps.yrange=ps.ymax-ps.ymin; % 歸一化后的極差,若不調(diào)整該值, 則逆運(yùn)算會(huì)出錯(cuò)

B=mapminmax(X',ps);

% mapminmax('reverse',xx,ps); % 反歸一化, 回到原數(shù)據(jù)

B=B'; % B為歸一化后的數(shù)據(jù)

%% 計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下，第i個(gè)記錄占該指標(biāo)的比重p(i,j)

for i=1:n

for j=1:m

p(i,j)=B(i,j)/sum(X(:,j));

end

end

%% 計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值e(j)

k=1/log(n);

for j=1:m

e(j)=-k*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));

end

d=ones(1,m)-e; % 計(jì)算信息熵冗余度

w=d./sum(d); % 求權(quán)值w

s=w*p'; % 求綜合得分[\code]

disp("信息冗余度為");disp(d)

disp("各樣本綜合得分s為");disp(s);

disp("各指標(biāo)權(quán)重w為");disp(w);

正向化函數(shù)代碼

(1)Positivization

% function [輸出變量] = 函數(shù)名稱(chēng)(輸入變量)

% 函數(shù)的中間部分都是函數(shù)體

% 函數(shù)的最后要用end結(jié)尾

% 輸出變量和輸入變量可以有多個(gè)，用逗號(hào)隔開(kāi)

% function [a,b,c]=test(d,e,f)

% a=d+e;

% b=e+f;

% c=f+d;

% end

% 自定義的函數(shù)要單獨(dú)放在一個(gè)m文件中，不可以直接放在主函數(shù)里面(和其他大多數(shù)語(yǔ)言不同)

function [posit_x] = Positivization(x,type,i)

% 輸入變量有三個(gè)：

% x：需要正向化處理的指標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始列向量

% type： 指標(biāo)的類(lèi)型(1：極小型， 2：中間型， 3：區(qū)間型)

% i: 正在處理的是原始矩陣中的哪一列

% 輸出變量posit_x表示：正向化后的列向量

if type == 1 %極小型

disp(['第' num2str(i) '列是極小型，正在正向化'] )

posit_x = Min2Max(x); %調(diào)用Min2Max函數(shù)來(lái)正向化

disp(['第' num2str(i) '列極小型正向化處理完成'] )

disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界線~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

elseif type == 2 %中間型

disp(['第' num2str(i) '列是中間型'] )

best = input('請(qǐng)輸入最佳的那一個(gè)值： ');

posit_x = Mid2Max(x,best);

disp(['第' num2str(i) '列中間型正向化處理完成'] )

disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界線~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

elseif type == 3 %區(qū)間型

disp(['第' num2str(i) '列是區(qū)間型'] )

a = input('請(qǐng)輸入?yún)^(qū)間的下界： ');

b = input('請(qǐng)輸入?yún)^(qū)間的上界： ');

posit_x = Inter2Max(x,a,b);

disp(['第' num2str(i) '列區(qū)間型正向化處理完成'] )

disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~分界線~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

else

disp('沒(méi)有這種類(lèi)型的指標(biāo)，請(qǐng)檢查T(mén)ype向量中是否有除了1、2、3之外的其他值')

end

end

(2)Inter2Max

function [posit_x] = Inter2Max(x,a,b)

r_x = size(x,1); % row of x

M = max([a-min(x),max(x)-b]);

posit_x = zeros(r_x,1); %zeros函數(shù)用法: zeros(3) zeros(3,1) ones(3)

% 初始化posit_x全為0 初始化的目的是節(jié)省處理時(shí)間

for i = 1: r_x

if x(i) < a

posit_x(i) = 1-(a-x(i))/M;

elseif x(i) > b

posit_x(i) = 1-(x(i)-b)/M;

else

posit_x(i) = 1;

end

end

end

(3)Mid2Max

function [posit_x] = Mid2Max(x,best)

M = max(abs(x-best));

posit_x = 1 - abs(x-best) / M;

end

(4)Min2Max

function [posit_x] = Min2Max(x)

posit_x = max(x) - x;

%posit_x = 1 ./ x; %如果x全部都大于0，也可以這樣正向化

end

運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的熵权法用matlab怎么,熵权法求权重原理详细步骤附matlab代码的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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