基于信息熵与TOPSIS的综合评价方法

基于MATLAB的熵权-TOPSIS综合评价程序

以下是我搜索到的关于使用熵值法计算权重，并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码。我已经验证过，确实有效。您可以先使用熵值法计算权重，然后将计算得到的权重应用到TOPSIS评价中。这样分步骤进行可以更加清晰和高效。这是我第一次发布文章，如有不符合规范或者错误的地方，请谅解。

算法与数据结构 3 2024-07-17

改进熵权TOPSIS评价方法

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

统计分析 4 2024-05-01

基于熵权的矿山安全性模糊综合评价方法

针对传统矿山安全性模糊评价中隶属度转换算法存在的目标分类不明确和数据冗余问题，提出一种基于熵权的数据挖掘方法。该方法通过定义指标区分权重，清除隶属度转换过程中的冗余数据，筛选出对目标分类起关键作用的有效值，从而实现更精确的隶属度转换，并应用于矿山安全性模糊综合评价。实例分析验证了该方法的有效性，结果表明，基于熵权的隶属度转换算法能够提高矿山安全性评价的精度，为矿山安全生产提供有效指导。

数据挖掘 5 2024-05-15

Matlab实现的熵权TOPSIS方法

本包含两个文件：运行主文件和熵权TOPSIS函数。运行主文件可从我的个人主页文章中获取详细说明。函数中附有代码注释。我认为熵权TOPSIS是一种相对简单的多准则决策方法。

统计分析 4 2024-05-16

基于粗糙集的条件信息熵权重方法

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。

算法与数据结构 2 2024-05-27

信息熵与互信息的计算方法详解

详细介绍了信息熵的定义及其计算方法，以及互信息的概念和计算方式，并提供了使用Matlab实现的示例。

Matlab 0 2024-08-09

基于Spark的系统信息熵和条件熵计算

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

spark 2 2024-08-03

TOPSIS分析方法探索数学建模的综合分析法

随着研究的深入，TOPSIS分析方法在数学建模中展现出其独特的综合分析能力，为决策提供了重要的参考依据。

统计分析 5 2024-07-17

TOPSIS熵值法R代码优化

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。

算法与数据结构 0 2024-08-13