Python实现熵权topsis的代码，topsis熵权法python

小程序：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序

如何搞定熵权topsis?

通俗地讲，熵权TOPSIS法是先使用熵权法得到新数据newdata（数据成熵权法计算得到的权重），然后利用新数据newdata进行TOPSIS法研究。可以使用SPSSAU进行分析：上表格展示出4个政务系统指标的权重值，明显可以看出指标3的权重更大。

以及，对于现实生活中影响非常大的指标，也可以进行提前的赋权，剩下的指标再用熵权法去分余下的权重。如果对评价指标具有现实性的了解，那完全可以看看熵权法的结果是否符合实际，再决定是否采用。

重新设计指标：通过增加或减少指标数量、修改指标名称或类型等方式，重新设计指标以提高熵权法的综合得分。

1、为什么用了熵权法还要topsis如下：用了熵权法还要用TOPSIS的原因是：熵权法是一种客观赋权的方法，它根据指标的变异程度来判断其对综合评价的影响程度，可以避免人为因素的干扰，使评价结果更加客观。

2、熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。

3、熵权法的原理是：指标的变异程度越小，所反映的现有信息量也越少，其对应的权值也越低。也就是说，熵权法是使用指标内部所包含的信息量，来确定该指标在所有指标之中的地位。

4、最后topsis+熵权法跟熵权法，它就不是一个东西。熵权法就是求权重的一种方法而已。它只是topsis的一部分。熵权法只是求解权重的一种方法，没有啥好探讨的。

5、具体步骤及概念如下：step1：指标同向化、标准化并得到权重。这部分与熵权法结合，通过熵权法得到权重，避免主观因素影响，得到权重向量W及标准化矩阵P。具体内容可参照综合评价之熵权法，这里不再赘述。

6、根据指标权重计算得一级水平。根据指标权重计算得出综合得分，可以采用加权和法、动态规划法、TOPSIS法等方法。得到一级指标的综合水平，即一级指标的综合得分。

SPSSAU综合评价里面都有提供这些方法，包括熵值熵权法，因子分析法，灰色关联度，TOPSIS法等。

即逆向(负向)指标做逆向化处理，正向指标做正向化处理。这样处理后，数据方向就完全一致且解决掉量纲问题（正向/逆向此两种处理可同时解决方向和量纲问题）。

无论是什么数据（包括面板数据），均可正常的进行熵值法，一般不需要进行处理。当然面板数据进行熵值法分析时，也可以先筛选出不同的年份，重复进行多次熵值法均可。

熵值法，又叫熵值法，是一种计算权重的方法，可以在网页版spss软件spssau的权重计算-熵值法中操作使用。具体使用方法可以看spssau提供的熵值法帮助手册。

《熵权法精编版》书。根据查询熵权法相关资料信息得知；在《熵权法精编版》书上，熵权法是一种客观赋权方法，在具体使用过程中，根据各指标的数据的分散程度，利用信息熵计算出各指标的熵权。

熵权TOPSIS法核心在于TOPSIS，但在计算数据时，首先会利用熵值（熵权法）计算得到各评价指标的权重，并且将评价指标数据与权重相乘，得到新的数据，利用新数据进行TOPSIS法研究。

说了这么多，就可以引出一种完全由数据出发，且具有一定逼格的确定权重的方法啦，也就是熵权法。其实听了上面这句话，就应该意识到熵权法的不足之处：只从数据出发，不考虑问题的实际背景，确定权重时就可能出现与常识相悖的情况。

TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。

SPSSAU综合评价里面都有提供这些方法，包括熵值熵权法，因子分析法，灰色关联度，TOPSIS法等。

高数书：梯度在多元微积分章节中；散度在场论初步或曲线积分与曲面积分章节中。

关于Python实现熵权topsis的代码和topsis熵权法python的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。