适合研究熵权法—Topsis综合评价法模型的原理公式部分参考

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用Python实现熵权法的脚本，自编，亲测可用，容易理解。有注释

一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指标的数值（i=1, 2…, n; j=1,2,…, m）； 2. 指标的归一化处理：异质指标同质化 由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用它们计算综合指标前，先要对它们进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，并令，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。而且，由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于高低指标我们用不同的算法进行数据标准化处理。其具体方法如下: 正向指标: 负向指标: 则为第i个国家的第j个指标的数值（i=1, 2…, n; j=1, 2,…, m）。为了方便起见，归一化后的数据仍记为; 3. 计算第j项指标下第i个国家占该指标的比重： 4. 计算第j项指标的熵值： 其中. 满足; 5. 计算信息熵冗余度： 6. 计算各项指标的权值： 7. 计算各国家的综合得分：

数学建模获奖论文—城市表层土壤重金属污染分析，内含完整MATLAB实现kriging的插值方法和熵权法实现代码

利用EXCEL进行基于熵权法的京津冀三地2014-2017年的科技评分。

熵权法是一种客观赋权方法，这里用Excel进行演示，包括样本数，数据标准化处理，以及权重计算，希望对小伙伴有所帮助 。有用记得点个赞哈！

结合熵权法的topsis方法的代码，由于本身函数较多，还有一些数据作为例题所以没有办法单独放在网页上，只能通过压缩包下载

entropy-method-matlab- implement of entropy method in matlab， 用matlab实现熵权法

文章对现有统计排序方法进行了探究，并在现有方法基础之上，研究了基于熵权法的 加权平均法和基于熵权法的灰色关联分析法，并分析了各评分方法的公平性。利用 Matlab7.0 求解获得了32 篇论文的综合排名，并结合获奖比例确定了5 种方法的获奖结果。