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熵权法topsis模型计算=基于熵权法的topsis模型(熵权法topsis模型的python)

1、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。

2、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距。

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