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  • 1.熵权法信息论基本原理解释信息是系统有序性的度量单位,而熵可以度量系统的无序程度;如果某个指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越大,指标变异程度(方差)高,因此在综合评价中所起作用理...

    1. 熵权法

    信息论基本原理解释信息是系统有序性的度量单位,而熵可以度量系统的无序程度;如果某个指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越大,指标变异程度(方差)高,因此在综合评价中所起作用理当越大,权重就应该越高。熵权法的基本原理就是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说,这个方法相比于AHP专家打分更客观。熵权法确定指标权重的推导过程如下:

    第一步:数据标准化

    将各个指标的数据进行标准化处理。假设给定了k个指标,其中。假设对各指标数据标准化后的值为,那么

    第二步:求各指标的信息熵

    根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵计算为:

    其中

    第三步:确定各指标权重

    根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为。通过信息熵计算各指标的权重:

    2. 评价体系之确定指标权重并计算样本得分

    比如最近某快递公司在多地设置了快递点,但是快递点运营状态如何从数据上来获知,有哪些快递点需要取消,哪些快递点需要扩大经营?如何为给出每个快递点的具体得分,从而设置奖惩制度。这里建立一个评价体系,评价体系中包括能很好衡量快递点经营效果的指标,每个快递点都有这些指标的数据,因为熵权法可以自己计算出各个指标的权重,那么避免了专家打分法等主观权重带来的偏见,因此从该数据基础上即可获得各个快递点的得分。

    熵权法计算过程:

    求解过程放在了Excel,公众号后台回复“熵权法”即可获取。

    第一步:数据标准化。假设有11个快递点参与评价,评价体系中包括以下7个子指标,以下指标数据通过归一化公式已实现数据标准化。

    表1 数据标准化

    第二步:求各指标的信息熵

    表2 求解各数据的Pij

    表3 求解信息熵Ei

    第三步:求各指标权重,见表3倒数第一行。

    第四步:各快递点得分,见表3最后一列。可以看到快递点S6得分最高。

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    第一步:数据标准化

    将各个指标的数据进行标准化处理。假设给定了k个指标,其中。假设对各指标数据标准化后的值为,那么

    第二步:求各指标的信息熵

    根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵计算为:

    其中

    第三步:确定各指标权重

    根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为。通过信息熵计算各指标的权重:

    2. 评价体系之确定指标权重并计算样本得分

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    熵权法计算过程:

    求解过程放在了Excel,公众号后台回复“熵权法”即可获取。

    第一步:数据标准化。假设有11个快递点参与评价,评价体系中包括以下7个子指标,以下指标数据通过归一化公式已实现数据标准化。

    表1 数据标准化

    第二步:求各指标的信息熵

    表2 求解各数据的Pij

    表3 求解信息熵Ei

    第三步:求各指标权重,见表3倒数第一行。

    第四步:各快递点得分,见表3最后一列。可以看到快递点S6得分最高。

    
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    将各个指标的数据进行标准化处理。假设给定了

    个指标
    ,其中
    。假设对各指标数据标准化后的值为
    ,那么

    第二步:求各指标的信息熵

    根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵计算为:

    ,其中

    第三步:确定各指标权重

    根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为

    。通过信息熵计算各指标的权重:

    2. 评价体系之确定指标权重并计算样本得分

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    表1 数据标准化

    第二步:求各指标的信息熵

    ecd0bfe1f5672042b2f687e95d44c94e.png
    表2 求解各数据的Pij

    fbd03ff7baa10414ec8cf3c2d91d891b.png
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    实际上,您可以通过metric参数指定权重。在

    首先,你的问题细节有点不正确。这个算法并没有找到距离函数,而是提供了一个计算距离的度量,以及一个计算权重的函数,作为这些距离的函数。您使用的是默认的距离度量,根据the docs的说法,它就是很好的老欧几里得距离。在

    权重计算为距离的倒数(也写入文档中),因此您可以手动查找给定点的k个邻居,并使用内置的kneighbors方法计算它们的权重,以查找邻居:test = [[np.random.uniform(-1, 1) for _ in xrange(len(X[0]))]]

    neighbors, distances = knn.kneighbors(test)

    for d in distances:

    weight = 1.0/d

    print weight

    问题是,所有特征都以相等的权重进入到计算d中,因为您指定了一个欧几里德度量,即d是

    1*(x1邻居-x1测试)^2+1*(x2邻居-x2测试)^2+。。。在

    这是因为Minkowsky度量只是一个沿着对角线的矩阵。如果需要不同的权重,可以指定替代度量。然而,如果你只是想用一种快速而肮脏的方法来判断各种特征的重要性,那么估计特征重要性的一种典型方法是随机地排列特征值的所有值,看看它对回归函数的性能有多大的影响。你可以阅读更多关于here的内容。在

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空空如也

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如何确定指标权重