熵权法(the Entropy Weight Method)以及MATLAB实现
按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量;如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越小,在综合评价中所起作用理当越小,权重就应该越低。因此,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。
物理意义
不同意义
- 构建各年份各评价指标的判断矩阵:
- 将判断矩阵进行归一化处理, 得到归一化判断矩阵:
- 根据熵的定义,根据各年份评价指标,可以确定评价指标的熵。
- 定义熵权。定义了第n个指标的熵后,可得到第n个指标的熵权。
- 计算系统的权重值。
MATLAB实现代码如下:
% 初始数据矩阵R
R=xlsread("C:\Users\PC\Desktop\数据.xlsx");
% 输入矩阵的大小,rows为对象个数,cols为指标个数
[rows,cols]=size(R);
k=1/log(rows); % 求k
Rmin = min(R);
Rmax = max(R);
A = max(R) - min(R);
y = R - repmat(Rmin,2033,1);
for j = 1 : size(y,2)
y(:,j) = y(:,j)/A(j);
end
% 求Y(i,j)
S = sum(y,1);
Y = zeros(rows,cols);
for i = 1 : size(Y,2)
Y(:,i) = y(:,i)/S(i);
end
% 初始化lnYij
lnYij=zeros(rows,cols);
% 计算lnYij
for i=1:rows
for j=1:cols
if Y(i,j)==0
lnYij(i,j)=0;
else
lnYij(i,j)=log(Y(i,j));
end
end
end
% 计算熵值Hj
ej=-k*(sum(Y.*lnYij,1));
weights=(1-ej)/(cols-sum(ej));
F = zeros(rows,cols);
for k = 1 : size(R,2)
F(:,k) = weights(k)*y(:,k);
end
format long
% F即为对变量进行熵权法客观赋权后,计算获得的综合评分
F = sum(F,2) ;
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