【数学建模】MATLAB应用实战系列(八十八)-组合权重法应用案例(附MATLAB和Python代码)
【摘要】
前言
前面有介绍过几种赋权的方法,有客观的赋权方法如层次分析法,也有客观观的赋权方法如熵权法、变异系数法等。此篇要介绍一种能把他们都组合起来的赋权方法。
客观赋权的方法主要有熵值法、主成分分析法、均方差法、变异系数法( 标准差系数法) 和 CRITIC 法等其中熵值法主要表现指标数据的离散性,均方差和变异系数法( 标准差系数法) 则...
前言
前面有介绍过几种赋权的方法,有客观的赋权方法如层次分析法,也有客观观的赋权方法如熵权法、变异系数法等。此篇要介绍一种能把他们都组合起来的赋权方法。
客观赋权的方法主要有熵值法、主成分分析法、均方差法、变异系数法( 标准差系数法) 和 CRITIC 法等其中熵值法主要表现指标数据的离散性,均方差和变异系数法( 标准差系数法) 则主要是利用指标数据的对比强度来刻画指标的重要性,而主成分分析法主要考虑了数据之间的相关性,CRITIC 法则既兼顾到指标数据的相关性( 冲突性) 又考虑到数据之间的对比强度[1]。在此用CRITIC 法组合权重。
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