一直关注我们的朋友们一定会发现,近期SPSSAU增添了很多新功能. 我们精挑细选出6个最常使用的功能,介绍给大家,看看这些新功能你有没有解锁成功呢? 01 一键删除无效样本 “无效样本”功能中,添加了一键删除无效样本的按钮. 筛选出无效样本后,你可以直接选中[删除无效样本]按钮,一键删除无效样本. 当然,这样做可能有一些风险,因为删除操作无法恢复.也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究条件的样本,再进行删除.   建议大家可以先备份数据(强烈建议!),或者先标识出无效样本.在右上角-[我

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,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,我们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

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 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

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

% % 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 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi

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 物质微观热运动时,混乱程度的标志.热力学中表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示.在经典热力学中,可用增量定义为dS=(dQ/T),式中T为物质的热力学温度;dQ为熵增过程中加入物质的热量:下标“可逆”表示加热过程所引起的变化过程是可

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

数据需求如上,新增重激活以15天未下单为界定 SELECT d.销售员,(日销售额得分*0.6+日新增客户数得分*0.15+日客单价得分*0.1+日客户平均产品数得分*0.15)AS 综合得分,日销售额,日客单价,日新增客户数 AS 日新增客户数,日客户平均产品数 FROM (#添加得分指标 SELECT c.* ,CASE WHEN 日销售额>=10000 THEN 100 WHEN 日销售额>=4000 AND 日销售额<10000 THEN 60+40/6000*(日销售额-400

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

Dijkstra的双栈算术表达式求值法,即是计算算术表达式的值,如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) ). 该方法是 使用两个栈分别存储算术表达式的运算符与操作数 忽略左括号 遇到右括号时,操作数栈弹出两个操作数,运算符栈弹出一个运算符,两个操作数按运算符计算,将结果压入操作数栈 如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) )的计算流程如下: public class StackTest { public static void main(String[] args)

NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

1 [单选题]航空是指载人或不载人的飞行器在地球____的航行活动. • A.高空• B.大气层内• C.宇宙• D.大气层外我的答案:B 得分: 33.3分 2 [多选题]军用飞机可分为____两大类. • A.作战飞机• B.侦查飞机• C.警戒飞机• D.作战支援飞机我的答案:AB 得分: 0.0分 3 [判断题]军机分为战斗机和侦察机两类. 我的答案:√ 得分: 0.0分 × 1.1.2节 随堂作业已完成 成绩: 100.0分 1 [单选题]航天器达到              所需要的

题目传送门 题意:告诉你存在一个未知项系数最高为10的$f(x)$,你最多可以有50次询问,每次询问给出一个$x'$,系统会返回你$f(x')$的值,你需要猜一个$x''$,使得$f(x'')=0$,所有运算都是取模1e6+3下进行的. 思路:拉格朗日插值法的模板题.yyb聚聚的公式 $p(x)=$\sum\limits_{n}^{i=0}$(-1)n-i*p(i)*x*(x-1)*(x-2)*(x-3)*……*(x-n)/((n-i)! * i! * (x-i))$ 所以先暴力询问0-10的所

一.简介 做下记录,今天看了一篇很有意思的文章,学到了这个取值的小技巧 正常的话我们一般都是用对象直接去'.'对应的属性名(也就是键值对的键)来获取对应的值 这里记录的是另一种取值方式,他是采用中括号'[]'来获取对应属性的值 这样写的好处有: 如果事先属对象性的名称未知,或者说调用的属性是动态变化的, 而且这里的属性不存在,也不会报错,只会给出undefined未定义,就可以摆脱点的束缚 用中括号的方式可以最大程度地提升对象调用属性的灵活度! 二.格式 例子:pro["dakeai"

什么是耦合协调度模型 耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平.耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响,实现协调发展的动态关联关系,可以反映系统之间的相互依赖相互制约程度.协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小,它可体现出协调状况的好坏. 耦合协调度模型共涉及3个指标值的计算,分别是耦合度C值,协调指数T值,耦合协调度D值.并且最终结合耦合协调度D值和协调等级划分标准,最终得出各项的耦合协调程度. 操作步骤   案例:当前有计算出某城市2011~2016共6年的经济效益和社会效益数据

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

  本篇博文为追忆以前写过的算法系列第四篇 温故知新 本篇于2009年发表于百度博客,当时还没接触CSDN.所以是文学和技术博客混淆,只是这个程序博文訪问量突破2000,有不少网友评论互动.应该对非常多人有一定的帮助. 程序介绍了数学建模中经典问题的两种解法,即席位分配问题! %适用于全部情况 BY Gu clear all clc %惯例Q值法分配席位,wy为席位数.ps为人数总和,R为分配方案 wy=19; P=[103 63 34] %菜单选项 MENUN=menu('选择方法','