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， ...

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 ...

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 ...

）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 ...

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 ...

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 ...

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指標變異性的大小來確定客觀權重。 一般來說，若某個指標的信息熵越小，表明指標值得變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所 ...