TOPSIS优劣解距离法MATLAB实现

topsis 的 matlab 实现还挺多的，但这个 repo 的代码算是比较清晰的那种。直接实现了标准 TOPSIS 和模糊 TOPSIS 两个版本，适合搞多指标决策的你参考。代码结构不复杂，主要函数基本都注释清楚，改起来方便。比如你要做一个基于模糊权重的方案优选，用它改个模糊相似度函数就能直接跑。强烈建议你配合看下熵权法相关的例子，像这个熵权 TOPSIS 的实现，能帮你搞清楚怎么给权重自动赋值。还有个细节，模糊部分是用了隶属度函数三角模糊数，数学基础弱点也能看懂。如果你在做模糊 MCDM 类研究或者需要权重灵活的模型，这份代码还蛮合适的。嗯，文件比较小，拉下来几分钟就能跑通。

本包含两个文件：运行主文件和熵权TOPSIS函数。运行主文件可从我的个人主页文章中获取详细说明。函数中附有代码注释。我认为熵权TOPSIS是一种相对简单的多准则决策方法。

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

在本教程中，将使用MatLab对TM图像进行分类，并结合马氏距离法的分析方法。此过程基于提供的训练样本（附有一个ENVI CLASSIC导出的ASCII格式文件）。代码执行过程中，用户会遇到几个对话框提示，分别用于： 手动选择波段图像：系统会要求您打开多个波段的TM图像。 调整输出图像大小：可通过对话框选择最终图像的尺寸，以便更符合项目需求。 完成代码执行后，分类结果将直接显示于MatLab界面，并以系统时间自动命名和保存。 代码注释清晰，便于理解和学习，适合需要在TM图像分类中应用马氏距离法的用户。

随着研究的深入，TOPSIS分析方法在数学建模中展现出其独特的综合分析能力，为决策提供了重要的参考依据。

这个数值分析方法在数据处理中具有显著效果，尽管高斯法曾经被广泛使用，但现在已经不再流行，我们仍然将其分享给大家。

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。

介绍了如何在MATLAB中实现Hausdorff距离算法。Hausdorff距离用于衡量两个集合之间的相似度，通常用于图形、形状匹配等应用场景。通过此算法，可以有效计算两组点集之间的Hausdorff距离，该距离反映了一个点集到另一个点集的最远点距离。 MATLAB实现代码示例： function dist = hausdorffDistance(A, B) distsA = zeros(1, length(A)); distsB = zeros(1, length(B)); for i = 1:length(A) distsA(i) = min(sqr