matlab—熵权法

x=[

3.69 3.71 3.65 3.87

3.71 4.07 3.87 4.42

4.30 3.75 3.63 4.43

4.08 3.78 3.65 4.49

3.93 3.87 4.37 4.47

4.18 3.96 3.72 4.46

]

% 函数shang.m, 实现用熵值法求各指标(列）的权重及各数据行的得分

% x为原始数据矩阵, 一行代表一个组, 每列对应一个成分指标

% s返回各行得分, w返回各列权重

[n,m]=size(x)% n=响应面/实验组数, m=成分指标

%% 数据的归一化处理

[X,ps]=mapminmax(x',0,1)

ps.ymin=0.002% 归一化后的最小值

ps.ymax=0.996% 归一化后扮首的最大值

ps.yrange=ps.ymax-ps.ymin% 归一化后的极差,若不调整该值, 则逆运算会出错

X=mapminmax(x'裂旅,ps)

% mapminmax('reverse',xx,ps)% 反归一化, 回到原数据

X=X'  % X为归一化后的数据

%% 计算第j个指标下，肆缺凳第i个记录占该指标的比重p(i,j)

for i=1:n

    for j=1:m

        p(i,j)=X(i,j)/sum(X(:,j))

    end

end

%% 计算第j个指标的熵值e(j)

k=1/log(n)

for j=1:m

    e(j)=-k*sum(p(:,j).*log(p(:,j)))

end

d=ones(1,m)-e  % 计算信息熵冗余度

w=d./sum(d)    % 求权值w

y(:,1)=x(:,1)*w(1)+x(:,2)*w(2)%输出

y

在线分析软件spssau（SPSSAU）可以做熵值法计算，点一下返滚裂即可完成分析，漏闭非常简单。

同时提供智能分析文字，如果有不会的地方可以查看备首帮助手册中的说明。