请参考https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769

mlx代码

topsis 优劣解距离法
参数说明:
分数、获奖次数、价值等 属于极大型指标(效益型)
不及格次数、被批评次数、成本等 属于极小型指标(成本型)
clc;clear;
judge1 = [89 60 74 99]'; % 分数
judge2 = [89 60 74 99; 2 0 1 3]'; % 分数 和 被批评次数
算法核心:
一个指标的情况:
(排序不就行了???)
多个指标的情况:
https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769
% 1.将指标【转化为极大型】 x = max - x;
judge2(:,2) = max(judge2(:,2)) - judge2(:,2); % 2.【标准化】处理 [每个元素除以其所在列各元素平方和的开方]
judge2 = judge2 ./ sqrt( sum(judge2 .^ 2) ); % 3.【找出距离】 找出与最大最小值的距离
% 这里的最大(小)值 (max1,max2,max3,...)为各列的最大(小)值
nmax = max(judge2);
nmin = min(judge2); distanceMax = sqrt(sum((judge2 - nmax) .^ 2 ,2)); % 减去最大值,平方,按照行求和,开根号
distanceMin = sqrt(sum((judge2 - nmin) .^ 2 ,2)); % 减去最小值,平方,按照行求和,开根号 % 4.【计算分值】 (x - min) / (max - min)
score = distanceMin ./ (distanceMax + distanceMin); % 5.【归一化】
score = score ./ sum(score);
end
% 显示名次
[~,I] = sort(score);
disp('最终排名:');
disp([score I])

Topsis优劣解距离法 mlx代码的更多相关文章

  1. 数学建模(二)优劣解距离法Topsis模型部分

    步骤: (一)统一指标类型:指标正向化(转化为极大型)(论文) 越大越好极大型指标,效益型指标 越小越好极小型指标,成本型指标 max-x,max=max{xi} 落在某个区间[a,b]是最好的,区间 ...

  2. 评估类模型之优劣解距离法Topsis模型

    定义: 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. 层次分析法的局限性: 问题和解决方案: 所以最终评分公式为: 指标正向化,得到正向 ...

  3. 数学建模之优劣解距法(TOPSIS)

    优劣解距法简称TOPSIS,是一种综合评价方法,利用原始数据反映各评价方案之间的差距 优劣解距法的步骤通常为: 先将原始数据针具做正向化处理,得到正向化矩阵 再对正向化矩阵标准化处理以消除各指标纲量的 ...

  4. 训练技巧详解【含有部分代码】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

    训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-1 ...

  5. SENet详解及Keras复现代码

    转: SENet详解及Keras复现代码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:https://github.com/hujie-frank/S ...

  6. 详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义

    详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. ...

  7. huffman压缩解压文件【代码】

    距离上次写完哈夫曼编码已经过去一周了,这一周都在写huffman压缩解压,哎,在很多小错误上浪费了很多时间调bug.其实这个程序的最关键部分不是我自己想的,而是借鉴了某位园友的代码,但是,无论如何,自 ...

  8. 基于topsis和熵权法

    % % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dis ...

  9. Console命令详解,让调试js代码变得更简单

    Firebug是网页开发的利器,能够极大地提升工作效率. 但是,它不太容易上手.我曾经翻译过一篇<Firebug入门指南>,介绍了一些基本用法.今天,继续介绍它的高级用法. ======= ...

随机推荐

  1. Excel—使用if(countif())表达式来筛选两个表格中相同的数据

    关注微信公众号:CodingTechWork,一起学习进步. 引言   在线上运维的过程中,遇到一个头疼的事情,有一些合作公司的数据直接从平台上down下来是一个excel,然后发到研发手里去数据库中 ...

  2. PG-跨库操作-postgres_fdw

    接上一篇<PG-跨库操作-dblink>:讲下postgres_fdw的使用:postgres_fdw工作原理详细介绍可以去看下<PostgreSQL指南>第4章: 对FDW特 ...

  3. Flutter学习四之实现一个支持刷新加载的列表

    上一篇文章用Scaffold widget搭建了一个带底部导航栏的的项目架构,这篇文章就来介绍一下在flutter中怎么实现一个带下拉刷新和上拉加载更多的一个列表,这里用到了pull_to_refre ...

  4. Java JVM参数在idea里面配置

    找到你需要配置的启动类选择 接着点击Edit Configurations 在VM options里面配置就完成了

  5. svn提交代码出错

    今天提交代码的时候一直报错,下面是错误信息 Error: Commit failed (details follow):  Error: Commit blocked by pre-commit ho ...

  6. java安全编码指南之:可见性和原子性

    目录 简介 不可变对象的可见性 保证共享变量的复合操作的原子性 保证多个Atomic原子类操作的原子性 保证方法调用链的原子性 读写64bits的值 简介 java类中会定义很多变量,有类变量也有实例 ...

  7. 数据类型-字符串(str)

    1.只要是被单引号,双引号,三引号括起来的,都是字符串类型    2.字符串里面元素:单个字母,单个符号,都称之为一个元素 例如:s='hello!' (6个元素) len(数据)统计数据的长度pri ...

  8. 阿里内部推出Spring响应式微服务Boot2Cloud文档

    今天要给大家推荐的是Spring响应式微服务SpringBoot2+Spring5+SpringCloud实战的内容,将从目录.主要内容和面向的读者三部分给大家介绍,希望大家能够喜欢!!!(本文整理自 ...

  9. DevOps Next-AI / ML虚拟会议

    这个中秋国庆,一起进阶反超呀!10月1日星期四,加入DevOps Next,可以参加有关AI和ML的免费活动,内容涉及持续测试,代码质量和DevOps生产力.优秀的你一起来加入! 关于本次活动 Dev ...

  10. Hadoop框架:HDFS简介与Shell管理命令

    本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.HDFS基本概述 1.HDFS描述 大数据领域一直面对的两大核心模块:数据存储,数据计算,HDFS作为最重要的大数据存储技术,具有高度的容 ...