参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大 ...

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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一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重。 一般来说，若某个特征的信息熵越小，表明该特征的值得变异（对整体的影响）程度越大，提供的信息量越多 ...

本文从以下四个方面，介绍用Python实现熵值法确定权重： 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一，它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大 ...

转载：https://blog.csdn.net/zhanghao12_34/article/details/79406211 一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性 ...

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 ...

层次分析法最大的缺点：判断依赖于专家，主观性太强 ，数据不准确 熵权法 一种客观的赋值方法 原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量就越少，对应的权值也应该越低，（客观=数据本身可以告诉我们权重）一个极端的例子，对于所有的样本而言， ...