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
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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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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目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
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2023-10-12 17:22:40
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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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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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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
最近在学习数学建模，在B站发现一个特别不错的课程，讲的很全面，常考的算法都有涉及到：清风数学建模本文将结合熵权法介绍TOPSIS法，并将淡化原理的推导，更侧重于具体应用。TOPSIS法概述TOPSIS法（优劣解距离法）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。同时TOPSIS法也可以结合熵权法使用确定各指标所占的权重。基本过程一、统一指标类型常见的
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2024-01-31 11:43:39
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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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一、应用通俗地讲，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），然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘熵权TOPSIS’按钮。如下图（2）拖拽数据后点击开始分析三、数据处理四、案例背景 当前有6个国家经济技术开发区，分别在政务系统的4个指标上的评分值。数字越大表示指标越
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2023-10-14 00:34:42
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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
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。在之前，我们学习过层次分析法（AHP）。其中，层次分析法模型的局限性是需要我们构造判断矩阵，这
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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定义熵权法是一种客观赋权方法。原理：指标的变异程度（方差）越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。（客观 = 数据本身就可以告诉我们权重）如何度量信息量的大小 通过上面的例子我们可以看出，越有可能发生的事情，信息量越少；越不可能发生的事情，信息量就越多。如果用概率表示的话，即概率越大，信息量越少，概率越小，信息量越大。 如果把信息量用I表示，概率用p表示，那么我们就可以建立一个函数关系
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2023-11-13 13:12:46
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熵值TOPSIS第一步，采用熵值法确定权重。（一）数据归一化处理（二）计算信息熵（三）计算效用价值（四）计算熵权第二步，结合TOPSIS进行综合加权。（一）指标同质化（二）规范化矩阵（三）最优、最劣列值（四）最优、最劣距离（五）综合得分 最近闲来无事，想起之前发了熵值法和TOPSIS法的python代码，但是熵值法和TOPSIS法结合又是怎样的呢？小编接下来将为大家讲述熵值TOPSIS的步骤，
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2023-10-06 22:10:47
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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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目录前言信息熵 熵权法一、概述二、数据处理Ⅰ、正向化①极小转化为极大型②中间最优型转极大值③区间最优[a,b]转极大型Ⅱ、归一化（normalization）三、求信息熵四、计算指标权重实例分析前言 对于m个对象，从n个指标进行评价，在进行最后排名时，只看各指标总分并不科学，通过赋予各个指标权重系数，再进行加权求和，得出的结果相对科学
TOPSIS可翻译为逼近理想解排序法，国内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距离一、模型介绍极大型指标（效益型指标） ：越高（大）越好极小型指标（成本型指标） ：越少（小）越好中间型指标：越接近某个值越好区间型指标：落在某个区间最好构造计算评分的公式：（x-min）/（max-min）【只有一
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2023-12-14 12:25:21
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主要解决多指标评价模型首先来看topsis，考虑一种类型数据首先正向化，比如都改成越大越好（如果越小越好？max - x；在某个区间内最好？中间型指标？)然后标准化，把原式数据改成0~1且和为1的数据当只有一种数据时：有了这个公式，就可以拓展到高维了但是这样有个问题，每种数据的占比可能不同，如何赋权？需要用到熵权法优化。熵权法是一种依靠数据本身来赋权的方法，通过引入“熵”的概念来进行步骤：（Yij
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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