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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 ...

優劣解決法 層次分析法主觀太強而且數據相關性低 即使小王考10排名也不變 所以不可性 改進 :利用最大值和最小值的距離 然后取各個數在區間情況 構造評分函數 (x - min)/(max - min) 的選擇 比較的對象一般要遠大於兩個（例如比較一個班級的成績 ...

一、TOPSIS方法 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 可翻譯為逼近理想解排序法，國內常簡稱為優劣解距離法 TOPSIS 法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息 ...

熵權topsis是一種融合了熵值法與TOPSIS法的綜合評價方法。熵值法是一種客觀賦值法，可以減少主觀賦值帶來的偏差；而topsis法是一種常見的多目標決策分析方法，適用於多方案、多對象的對比研究，從中找出最佳方案或競爭力最強的對象。 熵權topsis是先由熵權法計算得到指標的客觀權重，再利用 ...

定義： TOPSIS法是一種常用的綜合評價方法，其能充分利用原始數據的信息，其結果能精確地反映各評價方案之間的差距。 層次分析法的局限性： 問題和解決方案： 所以最終評分公式為： 指標正向化，得到正向化矩陣 ...

）越大。比如樣本數據在某指標下取值都相等，則該指標對總體評價的影響為0，權值為0. 熵權法是一種客觀賦權 ...

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 ...