熵权TOPSIS必要问卷吗_熵权法topsis模子的python（熵权法topsis模型的python）

TOPSIS中的理想最优解和理想最劣解，就是别离取各指标的最优值和最劣值而波动水平大的指标在打定某个方案和理想方案的隔断时，很显然会有较大影响，给它更高的权重，也不是完全没有道理当然啦，这种方法照旧须要扫除出格情况的，日常情况下我觉得标题不大 上面就是随便扯扯，别太当真 我觉得，只要熵权法；接下来，我们探究一种数据驱动的评价指标权重确定方法熵权法不同于默认所有指标权重类似的打定方式，熵权法注重考虑现实情况中各指标的不同重要性熵权法最初是为了打点TOPSIS方法的局限性，即在缺乏权重信息时的假设传统的TOPSIS打定依赖于尺度化后的欧氏隔断，而熵权法则引入了数据驱动的权重分配。

总之，熵权法和TOPSIS方法可以团结操纵，以前进评价的正确性和靠得住性熵权法和TOPSIS方法团结操纵，可以综合考虑评价指标的主观权重和客观权重，使评价成果加倍客观公正和靠得住综上所述，熵权法和TOPSIS方法团结操纵，可以充分操纵各自的优势，彼此补充，前进评价的正确性和靠得住性，使评价成果加倍客观公正；详细步伐如下进入阐明界面，选择综合评价熵权topsis法将指标项及标签项放入，点击最先阐明阐明过程分为两步，第一步操纵熵权法打定权重值，并将数据进行加权获得新数据第二步操纵新数据进行TOPSIS法阐明可以将各年份数据别离筛选出来，依次采纳熵权topsis法进行阐明参考资料为SPSSAU官网。

开展熵权TOPSIS的第一步是数据优化，详细包含熵权法确定权重这是整个过程的初步其次，进行数据优化时，需统一指标典范，不论正向化照旧逆向化，均需统一指标处置惩罚处罚接着，尺度化处置惩罚处罚是要害步伐，其目的是消除不同量纲的影响，确保所有数值均大于便是0，禁止负数的呈现随后，确定最优方案和最劣方案；如熵权法不配置权重或自定义权重，软件会自动完成数据尺度化权重打定和综合评价，输出成果包含各因素权重和最终的相对接近度排名以上步伐组成了从数据收集尺度化权重打定隔断打定到最终结果输出的完整流程，通过TOPSIS方法，能够资助决定者在面临复杂因素的决准时，找到最合适的选项。

在正向化过程中，指标分为四种典范极大型极小型中间型和区间型尺度化消除不同量纲影响，确保评价过程公平打定得分归一化，比较对象与最优最劣解的隔断，进行排序权重是TOPSIS法的要害组成部门在现实应用中，权重凭据详细情况进行赋值，可采纳层次阐明法熵权法或主因素阐明法熵权法是一；TOPSIS法包含三个紧张步伐首先，对原始数据进行同趋势化处置惩罚处罚，不同典范的指标凭据特定公式进行处置惩罚处罚对于极小型指标，公式为详细公式对于中间型指标，别离有详细公式详细公式详细公式，其中M为该列的最大值对于区间型指标，采纳详细公式详细公式详细公式，以尺度化。

熵权法和熵权topsis区别

1、TOPSIS法，中文简称为好坏解隔断法，是一种评价方法，通过比较评价对象与理想化目的的接近水平进行排序该方法能充分操纵原始数据信息，正确反映各评价方案不同底子脑筋在于机关评分公式，该公式能精巧评估指标下的数据，反映数据在数据区间所处的位置通过将指标正向化，统一不同指标典范，进而尺度化处置惩罚处罚。

2、TOPSIS法和熵权TOPSIS法的数据花样为指标数据推测方法数据花样 灰色推测模型ARIMA模型指数平滑法和马尔科夫推测的数据花样别离为数目较少样本的推测时间序列数据的推测和状况转移矩阵马尔科夫推测须要‘初始概率值’和‘状况转移矩阵’数据平等性查验方法数据花样 Kappa平等性查验数据花样为加权或。

3、TOPSIS模型，全称Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，其焦点是凭据样本与理想状况的接近水平来排列评价对象首先，通过熵权法确定指标的权重，确保客观性接着，尺度化指标并打定加权后的规范化矩阵Z正负理想解设定为最佳和最差状况然后，别离打定样本与正负理想解的。

4、在TOPSIS法中，决定矩阵经过规范化处置惩罚处罚，这一步伐旨在将不同量纲或不同量级的指标归一化，以确保所有指标在后续打定中具有齐整的权重这一过程需寄望指标属性，即正向或负向，以确保规范化成果的正确性接下来，决定矩阵通过代入带权值的隔断公式进行打定，其中权重的求取方法多样，包含客观法如熵权法。

5、首先，熵权TOPSIS法强调了权重分配的合理性，它凭据信息熵理论，为各个评价指标赋予恰当的权重，使评价更为周全和正确在实证过程中，将弟子各科成果转化为响应的评价指标，然后通过打定每个弟子在各维度上的相对优势和劣势，形成一个综合的排序接着，熵权TOPSIS法通过创建理想解和负理想解，将弟子分数与。

熵权法topsis模型的python

步伐一构建决定矩阵构建决定矩阵是进行熵权TOPSIS法的紧张步伐，其中包含了所有的评估数据这些数据每每是基于不同的评估指标对多个备选方案进行的评分步伐二数据尺度化处置惩罚处罚因为各项指标的量纲和单元不同，须要对原始数据进行尺度化处置惩罚处罚这一步的目的是消除量纲和单元的影响，使各项指标之间具有可。

公式1719Triantaphyllou和Sanchez，1997用以评估一个尺度权重因子的最小所需数目，以逆转更换方案i和α之间的排名Gu2023采纳熵权TOPSIS法对五个个体指标进行加权，以权衡治理者的太过自负水平，并构建了一个综合的治理者太过自负指标该方法的优点是可以凭据每个变量的信息熵来确定权重TOPSIS。

上述过程为底子topsis模型，该模型默认所有指标的权重类似，可以操纵层次阐明法或熵权法确定指标权重，构建带权重的topsis模型资料泉源以上资料泉源于b站up主数学建模进修互换感谢up主的整顿，视频陈诉很详细，恰当。

平凡地讲，熵权TOPSIS法是先操纵熵权法获得新数据newdata数据成熵权法打定获得的权重，然后操纵新数据newdata进行TOPSIS法研究可以操纵SPSSAU进行阐明上表格展示出4个政务系统指标的权重值，显着可以看出指标3的权重更大但权重大小仅仅是过程值，熵值TOPSIS阐明重心在于TOPSIS法打定出相对接近度权重。

熵权法是多属性决定标题中的常用有用性评价方法，基于信息熵脑筋打定各指标权重，量化对决定成果的贡献以完满评价指标系统为根本，信息熵大小确定指标离异水平，求得权重值此法可与层次阐明法因子阐明TOPSIS法等团结进行综合评价熵权法优点包含禁止主观影响，客观权衡指标重要性理论依据充分，可信。