熵权法模型(评价类问题)

一. 概念

利用信息熵计算各个指标的权重,从而为多指标的评价类问题提供依据。

指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,所以其对应的权值也应该越低。

指标的变异程度(或称为变异性、波动性):描述了一个指标在不同观测值之间的差异程度或分散程度。简单来说,它反映了数据的分布宽度和离散情况。

也即如果一个指标的波动性越小,说明该指标对最终结果的影响理应越小,也即其对应权值更低。

信息熵公式:

  • :表示随机变量 的熵。熵衡量了随机变量的不确定性或信息量。熵越大,随机变量的不确定性越高。
  • :随机变量 的一种取值情况。
  • :随机变量 取值为 的概率。每个 都有一个与之对应的概率
  • 的二进制对数。对数的底数为 2,因此它表示的是以比特为单位的信息量。具体来说, 衡量了事件 发生时的信息量。

由于概率 总是介于 0 和 1 之间, 会是一个负数。负号保证了整个熵的值为正数。

这个公式通过对所有可能取值的信息量加权求和,衡量了随机变量 的不确定性。熵值越大,说明随机变量 的不确定性越高。

二. 特点

熵权法是一种客观的赋权方法,它可以靠数据本身得出权重,避免了主观因素的介入。

三. 实现步骤

1. 标准化

消除量纲的影响。将所有的指标转变为0到1之间的数。

相关推荐
远望清一色1 小时前
基于MATLAB的实现垃圾分类Matlab源码
开发语言·matlab
拓端研究室TRL2 小时前
【梯度提升专题】XGBoost、Adaboost、CatBoost预测合集:抗乳腺癌药物优化、信贷风控、比特币应用|附数据代码...
大数据
黄焖鸡能干四碗2 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
编码小袁2 小时前
探索数据科学与大数据技术专业本科生的广阔就业前景
大数据
WeeJot嵌入式3 小时前
大数据治理:确保数据的可持续性和价值
大数据
zmd-zk4 小时前
kafka+zookeeper的搭建
大数据·分布式·zookeeper·中间件·kafka
激流丶4 小时前
【Kafka 实战】如何解决Kafka Topic数量过多带来的性能问题?
java·大数据·kafka·topic
测试界的酸菜鱼4 小时前
Python 大数据展示屏实例
大数据·开发语言·python
时差9534 小时前
【面试题】Hive 查询:如何查找用户连续三天登录的记录
大数据·数据库·hive·sql·面试·database
Mephisto.java4 小时前
【大数据学习 | kafka高级部分】kafka中的选举机制
大数据·学习·kafka