一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn.        希望文章对你有所帮助,相关文章如下:        [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒        Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算        基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解        [python] 使用Jieba工具中文分词及文

CRC16是单片机程序中常用的一种校验算法.依据所采用多项式的不同,得到的结果也不相同.常用的多项式有CRC-16/IBM和CRC-16/CCITT等.本文代码采用的多项式为CRC-16/IBM: X16+X15+X2+1. 闲言少叙,下面是查表法计算CRC16的代码: /******************************************************************************* * Copyright (c) 2012 ICPUB.NET. A

% % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi

按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量:如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越小,在综合评价中所起作用理当越小,权重就应该越低.因此,可利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据. 物理意义 物质微观热运动时,混乱程度的标志.热力学中表征物质状态的参量之一,通常用符号S表示.在经典热力学中,可用增量定义为dS=(dQ/T),式中T为物质的热力学温度;dQ为熵增过程中加入物质的热量:下标“可逆”表示加热过程所引起的变化过程是可

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

Dijkstra的双栈算术表达式求值法,即是计算算术表达式的值,如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) ). 该方法是 使用两个栈分别存储算术表达式的运算符与操作数 忽略左括号 遇到右括号时,操作数栈弹出两个操作数,运算符栈弹出一个运算符,两个操作数按运算符计算,将结果压入操作数栈 如表达式(1 + ( (2+3) * (4*5) ) )的计算流程如下: public class StackTest { public static void main(String[] args)

用递归法计算从n个人中选选k个人组成一个委员会的不同组合数. 分析 由n个人里选k个人的组合数= 由n-1个人里选k个人的组合数+由n-1个人里选k-1个人的组合数: 当n = k或k = 0时,组合数为1. 此递归算法在递归过程中会有大量的重复计算,所以在输入的n,k值过大时,需要大量的运算时间,只适合一些简单的求解. C++程序如下: #include <iostream> using namespace std; unsigned comm(unsigned n, unsigned k)

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

NTC热敏电阻计算器使用方法 NTC热敏电阻计算器 V1.0 10K负温度系数热敏电阻(NTC)温度与阻值对应关系表 Rt = R(25℃)*EXP[B*(1/T - 1/(T+25))] 说明: 1.Rt 是热敏电阻在T1温度下的阻值: 2.R是热敏电阻在T2常温下的标称阻值: 3.B值是热敏电阻的重要参数: 4.EXP是e的n次方: 5.这里T1和T2指的是K度即开尔文温度,K度=273.15(绝对温度)+摄氏度: NTC热敏电阻温度计算方法,Steinhart-Hart方程和B值法 NTC

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

Python基础与科学计算常用方法 本文使用的是Jupyter Notebook,Python3.你可以将代码直接复制到Jupyter Notebook中运行,以便更好的学习. 导入所需要的头文件 import numpy as np import numpy as np import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import time from scipy

[20171227]表的FULL_HASH_VALUE值的计算.txt --//sql_id的计算是使用MD5算法进行哈希,生成一个128位的Hash Value,其中低32位作为HASH VALUE显示,SQL_ID则取了后64位.--//实际上sql_id使用32进制表示,hash_value使用10进制表示. --//我在链接提到http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2142512/内容:--//如果使用md5sum计算的结果,按照4位一组,大小头对

MATLAB插  值  法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 五.解答 1. 程序 (1)Lagrange插值多项式 function [C, L,L1,l]=lagran1(X,Y) %输出C为插值多项式的系数,L为插值多项式,L1为l的系数,l为小l %输入数据表X=[];Y=[];行向量 m=length(X); L=ones(m,m); for k=1: m V=1; fo

同学们大家好,欢迎收看由老王测量上班记出品的cass9.1视频课程 我是本节课主讲老师九天. 我们讲课的教程附件也是共享的,请注意索取 在测量空间中. [点击索取cass教程]5元立得 (给客服说暗号:“老王测量上班记”) 即可5元获得教程全系列,不带软件安装 土方量计算在土方工程中有着重要意义和作用,是工程设计的一个重要组成部分.土方量是竖向规划或调整的一个重要依据,也直接关系到工程造价,所以在计算土方时一定要实事求是.精益求精.符合实际.土方计算是土方测量内业处理中的一个关键环节,常用的方法

tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta.让两个datetime对象相减就得到timedelta ###--Python实现天数倒计时计算 #tips:在datetime模块里有一个计算时间差的 timedelta. #让两个datetime对象相减就得到timedelta from datetime import datetime #构造一个将来的时间 future = datetime.strptime('2019-02-01 08:00:00','%Y-%m

[python传值&值引用] 和其他语言不一样,传递参数的时候,python不允许程序员选择采用传值还是传引用.Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值--相当于通过“传引用”来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能直接修改原始对象--相当于通过“传值'来传递对象. python一般内部赋值变量的话,都是传个引用变量,和