文章目录一、熵权法二、计算步骤三、什么是代码
一、熵值法是信息论中信息熵是信息不确定性的一种度量。 一般来说，信息量越多熵值越小，信息的效用值越大，相反，信息量越小熵值越大，信息效用越小的熵值法是指计算各指标的观测值的信息熵，各指标的相对变化程度与系统整体二.计算步骤
三、代码#--*-coding:utf-8--* ' '本模块采用熵值法' ' ' importnumpyasnpimportget _ dataasgdimportsave _ datassdsdsdate 1行1个采样，1列1个指标)对数据进行标准化的maxium=NP.max ) data，axis=0)各列的最大值minium=NP.min ) data， 处理axis=0)每个axis=0) #列的最小值data=(data-minium(*1.0/) maxium-minium ) )数据标准化处理)第j个指标中的第I个评价对象的特征比重data axinium )，计算第I个样本占该指标比重#j个指标的熵值a=dat a * 1.0a [ NP.where (data==0) ]=对于]=0.0001#ln0，e=(-1.0/) NP.log(n ) ) NP.sum ) )中的axis=0)第j个指标的差异系数g=1-e(j (第j个指标的权重系数w=g/NP.sum(g ) #I个评估对象的整体评估值in _ result