基于MATLAB的熵权法多指标权重自动计算系统

资 源 简 介

本项目实现了经典熵权法算法，可自动处理多指标数据矩阵，计算各指标熵值与权重，支持数据预处理、异常值检测及结果可视化，为评价体系提供客观权重分配方案。

详 情 说 明

基于熵权法的多指标权重自动计算系统

项目介绍

本项目实现经典熵权法算法，为多指标评价体系提供客观的权重分配方案。系统自动处理原始数据矩阵，通过计算各指标的熵值和熵权，输出标准化后的权重结果。适用于综合评价、决策分析等需要客观权重分配的场景。

功能特性

• 自动化权重计算：实现完整的熵权法计算流程，自动输出指标权重
• 数据预处理：支持最小-最大标准化和z-score标准化两种数据处理方法
• 异常值检测：内置数据有效性检验功能，确保输入数据质量
• 结果可视化：提供权重分布柱状图和熵值-权重关系散点图
• 全面输出：生成权重向量、中间计算结果和详细报告文件

使用方法

输入数据准备

1. 准备原始数据矩阵（m×n维数值矩阵）

- m：样本数量 - n：评价指标数量

1. 支持文件格式：.csv、.xlsx或直接矩阵输入

参数设置（可选）

• 选择标准化方法：最小-最大标准化或z-score标准化
• 设置是否进行数据有效性检验

运行计算

执行主程序文件，系统将自动完成以下计算流程：

1. 数据读取与预处理
2. 熵权法计算（标准化、熵值计算、权重确定）
3. 结果输出与可视化

输出结果

• 权重向量：1×n维数值向量，各指标对应的熵权值，权重总和为1
• 中间结果：标准化数据矩阵、各指标信息熵值
• 可视化图表：权重分布柱状图、熵值-权重关系散点图
• 报告文件：计算过程详情报告（.txt）、权重结果表格（.csv）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据输入接口、预处理模块、熵权法计算引擎、结果输出控制器和可视化生成器。它协调各个功能模块的执行流程，实现从数据输入到结果输出的完整处理链路，确保权重计算过程的自动化和可靠性。