1、上述过程为基本topsis模型，该模型默认所有指标的权重相同，可以利用层次分析法或熵权法确定指标权重，构建带权重的topsis模型资料来源以上资料来源于b站up主数学建模学习交流感谢up主的整理，视频讲述很详细，适合；具体步骤如下1 **数据准备**研究背景指出，熵权TOPSIS法的核心在于计算指标权重和理想解，其操作过程涉及对数据的正向化逆向化与标准化处理以招标项目为例，通过熵权TOPSIS法，可以对多个承包商方案进行综合评价，确保过程的公正性2 **操作指引**登录SPSSAU并上传数据后，选择“熵权TOPSIS；首先，熵权TOPSIS法强调了权重分配的合理性，它根据信息熵理论，为各个评价指标赋予适当的权重，使评价更为全面和精确在实证过程中，将学生各科成绩转化为相应的评价指标，然后通过计算每个学生在各维度上的相对优势和劣势，形成一个综合的排序接着，熵权TOPSIS法通过建立理想解和负理想解，将学生分数与。
2、构建熵权法TOPSIS模型的步骤如下数据准备与标准化收集样本数据，包括多个指标的观测值对数据进行标准化处理，消除不同指标间单位和量纲的影响标准化后的数据记为yij，其中i表示样本序号，j表示指标序号计算信息熵与权重根据标准化后的数据，计算每个指标的信息熵，反映该指标所含信息量的多少；TOPSIS方法的基本过程为先将原始数据矩阵进行正向化处理，再对正向化的矩阵进行标准化处理以消除各指标量纲的影响，并找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各个评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离，获得各评价对象和最优方案的相对接近程度，并以此作为评价优劣的依据熵权法和TOPSIS方法；步骤一构建决策矩阵构建决策矩阵是进行熵权TOPSIS法的首要步骤，其中包含了所有的评估数据这些数据通常是基于不同的评估指标对多个备选方案进行的评分步骤二数据标准化处理由于各项指标的量纲和单位不同，需要对原始数据进行标准化处理这一步的目的是消除量纲和单位的影响，使各项指标之间具有可比性；熵权法是多属性决策问题中的常用有效性评价方法，基于信息熵思想计算各指标权重，量化对决策结果的贡献以完善评价指标体系为基础，信息熵大小确定指标离异程度，求得权重值此法可与层次分析法因子分析TOPSIS法等结合进行综合评价熵权法优点包括避免主观影响，客观衡量指标重要性理论依据充分，可信。
3、为了简化计算和实现，可以使用数据分析软件SPSSPRO在SPSSPRO中，通过综合评价功能中的TOPSIS模块，输入正向和负向指标，选择权重计算方法如熵权法不设置权重或自定义权重，软件会自动完成数据标准化权重计算和综合评价，输出结果包括各因素权重和最终的相对接近度排名以上步骤构成了从数据收集标准；开展熵权TOPSIS的第一步是数据优化，具体包括熵权法确定权重这是整个过程的开端其次，进行数据优化时，需统一指标类型，不论正向化还是逆向化，均需统一指标处理接着，标准化处理是关键步骤，其目的是消除不同量纲的影响，确保所有数值均大于等于0，避免负数的出现随后，确定最优方案和最劣方案；通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata数据成熵权法计算得到的权重，然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究可以使用SPSSAU进行分析上表格展示出4个政务系统指标的权重值，明显可以看出指标3的权重更大但权重大小仅仅是过程值，熵值TOPSIS分析重心在于TOPSIS法计算出相对接近度权重；对于具有恒定标准的权重因子的特定选择，该过程每次都重复进行公式1719Triantaphyllou和Sanchez，1997用以评估一个标准权重因子的最小所需数量，以逆转替代方案i和α之间的排名Gu2023采用熵权TOPSIS法对五个个体指标进行加权，以衡量管理者的过度自信程度，并构建了一个综合的管理者过度自信；具体步骤如下进入分析界面，选择综合评价熵权topsis法将指标项及标签项放入，点击开始分析分析过程分为两步，第一步使用熵权法计算权重值，并将数据进行加权得到新数据第二步使用新数据进行TOPSIS法分析可以将各年份数据分别筛选出来，依次采用熵权topsis法进行分析参考资料为SPSSAU官网。
4、熵权法最初是为了解决TOPSIS方法的局限性，即在缺乏权重信息时的假设传统的TOPSIS计算依赖于标准化后的欧氏距离，而熵权法则引入了数据驱动的权重分配这种方法利用指标的变异程度来评估其信息量，变异程度小的指标权重较低，反映现有信息量较少熵，作为系统混乱程度的度量，与信息量的概念结合，形成了。
5、在正向化过程中，指标分为四种类型极大型极小型中间型和区间型标准化消除不同量纲影响，确保评价过程公平计算得分归一化，比较对象与最优最劣解的距离，进行排序权重是TOPSIS法的关键组成部分在实际应用中，权重根据具体情况进行赋值，可采用层次分析法熵权法或主成分分析法熵权法是一；在TOPSIS方法中，“正理想解”和“负理想解”是最基本的概念距离正理想点越远表示效果越差，距离负理想点越远表示效果越好贴近度和相似度是衡量各对象与理想解接近程度的重要指标，距离正理想点越近，效果越好距离负理想点越近，效果越差熵权法可以视为TOPSIS方法的一部分，用于确定指标的权数；TOPSIS法包含三个主要步骤首先，对原始数据进行同趋势化处理，不同类型的指标根据特定公式进行处理对于极小型指标，公式为具体公式对于中间型指标，分别有具体公式具体公式具体公式，其中M为该列的最大值对于区间型指标，采用具体公式具体公式具体公式，以标准化。
6、而我们的熵权法，其实是基于已有的信息量确定权重的 ok，铺垫完毕，接下来就是熵权法的计算步骤了 1对于输入矩阵，先进行正向化和标准化忘记了就去看评价类模型第二篇文章 如果正向化之后所有数据均为正数，对于矩阵如果正向化之后的矩阵存在负数，我们可以使用 进行标准化总而言之，需保证标准化后的数据皆；TOPSIS模型，全称Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，其核心是根据样本与理想状态的接近程度来排列评价对象首先，通过熵权法确定指标的权重，确保客观性接着，标准化指标并计算加权后的规范化矩阵Z正负理想解设定为最佳和最差状态然后，分别计算样本与正负理想解的。