本文主要是介绍【数学建模】TOPSIS算法和熵权法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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1.TOPSIS简介
本质也是评价算法
通常采用欧氏距离来计算
3.实际情况
指标处理方法 
标准化处理正向化后为消除量纲的影响，需要对矩阵标准化处理
例子如图
先将争吵次数正向化，然后将矩阵标准化
此处标准化的代码实现需要学习
求总得分 
回到例子
实际生活中，可能成绩的权重大于争吵次数的权重，那么我们需要赋权重的算法
最后将四人的得分归一化
彩蛋：对比层次分析法 
此时引入熵权法给topsis赋权值
注意下图中对原始数据的处理，可以+0.0001，是为了保证信息熵是正确值，不会出现ln0情况，或者干脆直接加1，不过通常我们也可以不管他，数值是0的话，以后就都是0。不用计算ln0,直接把错误数据改成0就好啦。
B站很好的熵权法的例子讲解
这篇关于【数学建模】TOPSIS算法和熵权法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
