一、熵权法介绍 　　熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 　　依据的原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。 二、熵权法步骤 （1）对数据进行预处理 假设有n个要评价的对象，m个评价指标（已经正向化）构成的正向化矩阵 ...

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目录 概述 熵值法原理及实例讲解 代码实现 概述 熵值法是基于信息熵(或简称熵)的一种信息管理方法。根据熵的特性，可以据此判断出一个事件的随机性以及无序程度，也可以基于熵值判断某个指标的离散程度。离散程度越大，即信息量越大，不确定性就越小，熵也就 ...

什么是熵值法 熵值法是一种客观赋权方法，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重， 即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个指标相应的权重，相对变化程度大的指标具有较大的权重 熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，权重越小 ...

　　熵值法是一种客观赋权法，是指根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大。 熵大 越不确定 信息量小 ...

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式： 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法，在进行赋权前，先导入数据（列：各维属性；行：各样本），并自行进行去空值、归一化等操作 ...

。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指 ...

熵权法 熵值法的主要目的是对指标体系进行赋权 熵越大说明系统越混乱，携带的信息越少，权重越小；熵越小说明系统越有序，携带的信息越多，权重越大。 熵值法是一种客观赋权方法，，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，即根据各个指标标志值 ...