Matlab熵权topsis代码

15760043754 发表于 2022-6-4 20:30
需要一点matlab基础，如使用matlab导入excel数据。其余的增减变量直接复制粘贴小修即可第三次修订对代码贴进 ...

谢谢分享

感谢分享

15760043754 发表于 2022-6-4 20:30
需要一点matlab基础，如使用matlab导入excel数据。其余的增减变量直接复制粘贴小修即可第三次修订对代码贴进 ...

谢谢楼主！

我很早就有研究这个了

15760043754 发表于 2022-8-8 14:43
又得歇息一段时间了，这段时间就不写代码了，投稿等消息的日子真难熬啊，感谢大家的支持

您好，我购买了您的这个代码，我看您的例子就是面板数据，所以想跟您确认下代码是可以直接用于面板数据吧？

wwww815 发表于 2024-3-13 16:22
您好，我购买了您的这个代码，我看您的例子就是面板数据，所以想跟您确认下代码是可以直接用于面板数据吧 ...

第一，答案是可以。
第二，这个方法现有文献都没有区分数据类型。你可以在文献中看到，大多文献是只字不提。
第三，如果你找到区分数据类型的熵权TOPSIS，告诉我，我重新写一个完全不是问题。^-^

15760043754 发表于 2024-3-13 17:07
第一，答案是可以。
第二，这个方法现有文献都没有区分数据类型。你可以在文献中看到，大多文献是只字不 ...

好的，感谢回复。我也是看大部分文献没有提这个事情。虽然我看到了一篇专门提了面板数据的处理，但是我太弱了实在看不懂。顺便还想请问一下，就是您的这个代码是怎么定义变量是正向化还是负向化呢？

您好，我跑了代码感觉有点问题，我看topsis的得分（贴近度）公式是负理想距离/（负理想距离+正理想距离），也就是C = NE_D./(PO_D+NE_D);     但是您的代码是C = PO_D./(PO_D+NE_D);      和我理解的相反，不知道是不是我理解错啦？

wwww815 发表于 2024-3-14 13:29
您好，我跑了代码感觉有点问题，我看topsis的得分（贴近度）公式是负理想距离/（负理想距离+正理想距离）， ...

我电脑里是负向除的哦，可能和你下载的版本有关系，我记得我发过3个版本

wwww815 发表于 2024-3-14 13:29
您好，我跑了代码感觉有点问题，我看topsis的得分（贴近度）公式是负理想距离/（负理想距离+正理想距离）， ...

第一，我查看了我电脑前年9月份的代码，是负向除以的，记得买正确的版本哦。
第二，正向化和负向化看公式就行了，里面有负向化的公式，至于自身需要怎么用就要看具体需求了。