熵权法与MATLAB实现

熵权法配 TOPSIS 法的组合用来做综合评价，真的是蛮实用的思路。我最近就用到了一份 MATLAB 程序，结构挺清晰，逻辑分明，分两步走：先用熵值法算权重，再把这些权重塞进 TOPSIS 模型里做最终排序。嗯，代码还挺干净的，没有一堆花里胡哨的变量，参数设置也方便。 程序的第一步是基于信息熵，看哪个指标变动大，就给它更高的权重——也合理，变动大的信息多嘛。比如你在评价不同供应商的服务质量、价格、交付周期，波动大的指标就更重要。这种赋权方式，蛮客观。 第二步就上TOPSIS了，说白了就是看谁离“理想值”最近。程序会把你的指标数据矩阵按权重计算出一个综合得分，帮你排个序——谁表现最好，一目了然。

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。

熵权法是一个蛮实用的多指标决策方法，用来从一堆复杂数据中提取出关键指标的权重。这段代码通过港口研发投入的数据，使用熵值法来确定各个指标的权重，挺适合用来做这类的项目。如果你对数据、决策模型这些感兴趣，可以尝试一下，代码写得简洁，易于理解和修改。嗯，基本上就是把数据归一化后，计算熵值，再利用熵值来确定权重。MATLAB环境下运行也比较方便，几乎零门槛。如果你刚好在做类似的项目，可以直接拿来用，效果挺不错的哦！

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

以下是我搜索到的关于使用熵值法计算权重，并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码。我已经验证过，确实有效。您可以先使用熵值法计算权重，然后将计算得到的权重应用到TOPSIS评价中。这样分步骤进行可以更加清晰和高效。这是我第一次发布文章，如有不符合规范或者错误的地方，请谅解。

最大熵分割是图像中的一种经典技术，利用最大熵原理来进行图像的自动阈值分割。通过最大化图像的熵值，能够实现图像信息的最优分割，分割效果不错，适用于图像、医学影像、工业检测等领域。你如果想快速实现最大熵法分割，可以看看这几个有用的 Matlab 资源，它们了详细的实现和示例代码，适合用来提升工作效率。 其中，MESMO 最大熵搜索 Matlab 实现和基于最大熵法的图像分割 Matlab 实现，是两款挺不错的工具，能够你理解和掌握如何用最大熵法进行图像分割。哦，对了，如果你在多阈值分割问题，可以尝试一下基于遗传算法的一维最大熵多阈值分割优化，它结合了遗传算法，效果更好。 如果你是初学者，先试试分割

这段代码提供了一个使用最大熵法进行图像分割的Matlab实现方案。 核心功能： 计算图像直方图，为最大熵分割提供数据基础。 迭代优化熵值，寻找最佳分割阈值，将图像分为前景和背景。 输出分割后的二值图像，清晰展示分割结果。 代码优势： 结构清晰，注释完整，易于理解和修改。 算法实现高效，能够快速得到分割结果。 可作为图像处理学习和研究的参考。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annu