一、熵權法介紹
熵權法是一種客觀賦權方法，其基本思路是根據指標變異性的大小來確定客觀權重。
依據的原理：指標的變異程度越小，所反映的信息量也越少，其對應的權值也應該越低。
二、熵權法步驟
（1）對數據進行預處理
假設有n個要評價的對象，m個評價指標（已經正向化）構成的正向化矩陣如下：
對數據進行標准化，標准化后的矩陣記為Z，Z中的每一個元素：
判斷Z矩陣中是否存在負數，如果存在的話，需要對X使用另外一種標准化方法
對矩陣X進行一次標准化，標准化公式如下：
（2）計算第j項指標下第i個樣本所占的比重，並將其看作相對熵計算中用到的概率
在上一步的基礎上計算概率矩陣P，P中的每一個元素如下：
（3）計算每個指標的信息熵，並計算信息效用值，並歸一化得到每個指標的熵權
對第j個指標而言，其信息熵的計算公式為：
ej越大，則第j個指標的信息熵越大，其對應的信息量越小
定義信息效用值dj，公式如下：
將信息效用值歸一化，得到每個指標的熵權：
