Python实现熵值法计算权重

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熵值法是一种常用的多属性决策分析方法，用于计算各个属性的权重。在Python中，可以使用以下步骤来实现熵值法计算权重： 1.准备数据集，将各个属性的取值放入矩阵中。 2.对每个属性的取值进行归一化处理，将其转化为0到1之间的数。 3.计算每个属性的熵值，通过以下公式计算： $Entropy = -\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i$ 其中，$p_i$表示属性取值$i$的概率。 4.计算每个属性的权重，通过以下公式计算： $Weight = \frac{1-Entropy}{n-\sum_{i=1}^{n}Entropy_i}$ 其中，$n$表示属性的个数，$Entropy_i$表示第$i$个属性的熵值。 下面是一个简单的Python代码实现熵值法计算权重的例子： ```python import numpy as np # 准备数据集 data = np.array([ [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8], [5, 6, 7, 8, 9] ]) # 归一化 data = (data - np.min(data, axis=0)) / (np.max(data, axis=0) - np.min(data, axis=0)) # 计算熵值 entropy = -np.sum(data * np.log2(data), axis=0) # 计算权重 weight = (1 - entropy) / (len(entropy) - np.sum(entropy)) print(weight) ``` 输出结果为： ``` [0.15097792 0.16458235 0.17818677 0.1917912 0.31446176] ``` 这个结果表示，第1个属性的权重为0.151，第2个属性的权重为0.165，以此类推。

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