參考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一、基本原理 在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大 ...

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 ...

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一、熵權法介紹 熵最先由申農引入信息論，目前已經在工程技術、社會經濟等領域得到了非常廣泛的應用。 熵權法的基本思路是根據各個特征和它對應的值的變異性的大小來確定客觀權重。 一般來說，若某個特征的信息熵越小，表明該特征的值得變異（對整體的影響）程度越大，提供的信息量越多 ...

本文從以下四個方面，介紹用Python實現熵值法確定權重： 一. 熵值法介紹 二. 熵值法實現 三. Python實現熵值法示例1 四. Python實現熵值法示例2 一. 熵值法介紹 熵值法是計算指標權重的經典算法之一，它是指用來判斷某個指標的離散程度的數學方法。離散程度越大 ...

轉載：https://blog.csdn.net/zhanghao12_34/article/details/79406211 一、基本原理 在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。 根據熵的特性 ...

熵權法 熵值法的主要目的是對指標體系進行賦權 熵越大說明系統越混亂，攜帶的信息越少，權重越小；熵越小說明系統越有序，攜帶的信息越多，權重越大。 熵值法是一種客觀賦權方法，，借鑒了信息熵思想，它通過計算指標的信息熵，根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重，即根據各個指標標志值 ...

層次分析法最大的缺點：判斷依賴於專家，主觀性太強 ，數據不准確 熵權法 一種客觀的賦值方法 原理：指標的變異程度越小，所反映的信息量就越少，對應的權值也應該越低，（客觀=數據本身可以告訴我們權重）一個極端的例子，對於所有的樣本而言， ...