数学建模:熵权法
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熵权法
- 构建原始矩阵 D a t a Data Data 形状为 m ∗ n m *n m∗n ,其中 m m m 为评价对象, n n n 为评价指标。
- 对 D a t a Data Data矩阵的指标进行正向化处理,得到矩阵 X X X.
- 计算每一个指标在每一个对象下的所占该指标的比重,然后我们便得到了变异值矩阵: P P P
p i j = Y y ¨ ∑ i = 1 m Y i j , i = 1 , ⋯ , m , j = 1 , ⋯ , n \begin{aligned}p_{ij}=\frac{Y_{\ddot{y}}}{\sum_{i=1}^m Y_{ij}},i=1,\cdots,m,j=1,\cdots,n\end{aligned} pij=∑i=1mYijYy¨,i=1,⋯,m,j=1,⋯,n
- 求各指标的信息熵 E E E:
E j = − ln ( m ) − 1 ∑ i = 1 m p i j ln p i j E_j=-\ln(m)^{-1}\sum_{i=1}^mp_{ij}\ln p_{ij} Ej=−ln(m)−1i=1∑mpijlnpij
- 通过信息熵计算各个指标的权重 W W W :其中 k k k 是指标的个数,即 k = n k = n k=n
w j = 1 − E j k − Σ E j ( j = 1 , 2 , … , n ) w_j=\dfrac{1-E_j}{k-\Sigma E_j}(j=1,2,\ldots,n) wj=k−ΣEj1−Ej(j=1,2,…,n)
- 也可以通过计算信息冗余度来计算权重 W W W(本代码采取这种方法):
D j = 1 − E j w j = D j ∑ j = 1 m D j \begin{aligned}D_j&=1-E_j\\\\w_j&=\frac{D_j}{\sum_{j=1}^mD_j}\end{aligned} Djwj=1−Ej=∑j=1mDjDj
- 计算每一个对象的最终得分:
Z i = ∑ j = 1 n X i j W j , i ∈ ( 1 , 2 , 3 , . . . m ) Z_{i}\mathrm{=}\sum_{j=1}^{n}X_{ij}W_{j},i\in(1,2,3, ... m) Zi=j=1∑nXijWj,i∈(1,2,3,...m)
代码实现
function [Score,W]=mfunc_entropyMethod(data)% 熵权法:求解每个指标的权重% paramts: % data: 原始数据矩阵,(m,n) m为评价对象,n为评价指标% returns:% Score:每个评价对象的综合得分% W: 所有指标的权重%数据标准化到0.002-1区间data2=mapminmax(data',0.002,1);data2=data2';%得到信息熵[m,n]=size(data2); % m个对象,n个指标p=zeros(m,n);for j=1:n% 计算第j列的每一列指标在该指标中所占的比例p(:,j)=data2(:,j)/sum(data2(:,j));end for j=1:n% 计算每个指标的信息熵E(j)=-1/log(m)*sum(p(:,j).*log(p(:,j)));end%计算权重W=(1-E)/sum(1-E); % 通过信息冗余度计算%计算得分s=data2*W';Score=100*s/max(s);
end
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