最后topsis+熵权法 跟熵权法，它就不是一个东西熵权法就是求权重的一种方法而已它只是topsis的一部分熵权法只是求解权重的一种方法，没有啥好探讨的一言以蔽之topsis核心就是针对归一化矩阵，通过带权值的距离公式求解出到正负理想点的距离。
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。
熵权法可以视为TOPSIS方法的一部分，用于确定指标的权数熵权法是一种基于信息熵的客观赋权方法，能够公平地衡量各指标在评价体系中的重要性，从而为综合评价提供科学的权数分配熵权法简单直观，适用于处理多个指标的综合评价问题综上所述，基于熵权的TOPSIS综合评价法是一种综合评价方法，通过熵权法确。
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。
在TOPSIS法中，决策矩阵经过规范化处理，这一步骤旨在将不同量纲或不同量级的指标归一化，以确保所有指标在后续计算中具有同等的权重这一过程需注意指标属性，即正向或负向，以确保规范化结果的准确性接下来，决策矩阵通过代入带权值的距离公式进行计算，其中权重的求取方法多样，包括客观法如熵权法。
了解熵权TOPSIS方法，首先需要明确Topsis法是一种综合评价方法，旨在充分利用原始数据信息，精确反映各评价方案之间的差距开展熵权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。
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。
接下来，我们探讨一种数据驱动的评价指标权重确定方法熵权法不同于默认所有指标权重相同的计算方式，熵权法注重考虑实际情况中各指标的不同重要性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。
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种客观赋值权重的方法，通过计算信息熵，调整信息效用值，从而得到每个指标的权重然而，熵权法的缺点在于，仅依据数据本身赋值权重，忽略了权重与实际重要性的关联，可能无法准确。
熵权TOPSIS法是一种用于评价多个指标的综合方法，结合熵权法与TOPSIS法，旨在通过计算各指标的权重和理想解来判断评价对象的接近程度该方法首先利用熵权法计算各指标的权重，然后将这些权重与原始数据相乘以生成新数据接下来，应用新数据进行TOPSIS分析，以确定最佳方案具体步骤如下1 **数据准备**。
熵权TOPSIS法的计算步骤如下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。
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化权重计算距离计算到最终结果输出的完整流程，通过TOPSIS方法，能够帮助决策者在面对复杂因素的决策时，找到最合适的选项。
嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法 之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步 对于上述 和 的计算，我们往往使用的是标准化数据后，待评价方案与理想最优最劣方案的欧氏距离，也就是 ， 这样的计算方式其实隐藏了一个前提，就是我们默认。
在高中学生成绩评估的传统方法中，如原始分累加得分率和排队计分，存在局限性本文旨在创新，引入熵权TOPSIS法，以解决这些问题具体实践以济南市某班级的期末考试成绩为案例，通过该方法进行详细分析和改进首先，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。
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。