TOPSIS代码

资 源 简 介

TOPSIS代码

详 情 说 明

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种经典的多准则决策分析方法。它的核心思想是通过计算各方案与理想解及负理想解的距离，来评估方案的优劣程度。

在实际应用中，TOPSIS通常需要处理包含多个样本（行）和多个评价指标（列）的数据矩阵。第一种实现方式虽然详细，但需要手动输入每个数据点，这在处理大规模数据集时效率较低。相比之下，第二种实现直接接受矩阵输入，自动化程度更高，更适合实际应用场景。

该方法的关键步骤包括：数据标准化处理、确定权重、计算正负理想解、计算相对接近度等。值得注意的是，使用矩阵输入时需确保数据格式正确——每行代表一个待评价对象，每列对应一个评价指标。这种结构化的输入方式不仅方便数据预处理，还能直接对接常见的Excel或数据库数据源。

对于Python实现，通常会利用NumPy等科学计算库来高效处理矩阵运算。权重确定部分可以根据具体需求采用熵权法、AHP等不同方法，这也是TOPSIS灵活性的体现。实际应用中建议优先选择矩阵输入版本，既减少人工干预，又能避免输入错误。