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今天给各位分享critic权重法入门教程的知识，其中也会对critic权重法和熵权法哪个好进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

指标权重建模系列三:白话改进CRITIC法赋权(附Python源码)

1、前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。数据模型介绍 在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：公式略 对CRITIC方法的改进 改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。

1、CRITIC权重法是一种客观的指标赋权方法，它通过衡量对比强度和冲突性两个维度来确定每个指标的重要程度对比强度依赖于数据的标准差，标准差越大，波动越大，权重相应提高冲突性则通过相关系数衡量，相关系数大表示指标间关系越不冲突，权重则较低计算过程中，这两个指标相乘后进行归一化处理，得出最终。

2、在原理分析部分，CRITIC法通过对比度和矛盾性两个维度来确定指标权重对比度是指不同指标之间的相对重要性，矛盾性则反映指标间的冲突程度通过量化对比度和矛盾性，CRITIC法能够客观地确定指标的权重为便于理解和操作，本文还提供了MATLAB和Python两种编程语言的源码MATLAB源码如下CRITIC法MATLAB源码示。

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建模算法系列五:CRITIC法(附MATLAB和python源码)

CRITIC法MATLAB源码示例 数据导入等步骤省略 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等 权重计算等步骤省略 Python源码如下：CRITIC法Python源码示例 数据导入等步骤省略 计算对比度矩阵、矛盾矩阵等 权重计算等步骤省略 通过上述代码，可以实现CRITIC法的计算过程，从而对银行的评价指标进行客观赋权。