1.TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现
2.指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）

TOPSIS(逼近理想解)算法原理详解与代码实现

       深入了解TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法，它凭借其直观的源码决策过程，被广泛应用于多目标决策问题中。源码该算法的源码核心目标是通过比较方案与理想状态的距离，确定最优化方案。源码让我们逐步拆解这个过程:

步骤1：理论基础- TOPSIS算法构建了两个关键概念：理想最优解（Maximizing）和最劣解（Minimizing）。源码十元众筹网站源码通过计算每个方案与这两者之间的源码加权欧氏距离，距离最优的源码方案被视为最优，距离最劣的源码方案最需改进。

步骤2：数据预处理- 包括对数据进行正向化处理，源码针对极小型、源码中间型和区间型指标分别调整，源码确保所有指标在同一尺度上。源码例如，源码对于区间型指标，源码用户需要输入下界和上界。

步骤3：实现细节- 实现过程中涉及参数计算（如权重分配，点火公式源码若提供）和标准化步骤，将数据调整为标准化矩阵Z，便于后续计算。

       正向化与标准化- 数据标准化确保了每个指标的比较公平。标准化后的矩阵Z中，每个方案表示为向量，距离的计算基于这个标准化矩阵。

       关键步骤- 首先，小牛公式源码计算每个方案与理想解的最大距离（D_P）和最小距离（D_N）。然后，利用距离公式得到评分Si，反映方案与理想解的接近程度。最后，通过排序，直观展示出方案的优劣排序。

       在实际应用中，主机导航源码我们以学生数据为例，展示正向化、标准化过程，并强调情商等非量化的指标在评分中的重要性。同时，允许用户为不同指标赋权重，权重的选择和调整会影响最终的评价结果，提供了灵活度。seo蜘蛛源码

       源代码部分，如TOPSIS.m文件，负责数据预处理和正向化操作，为实际使用提供了实现基础。

       每个步骤都注重实践操作的清晰性，确保用户能够轻松理解和应用TOPSIS算法，以解决复杂决策问题。

指标权重建模系列三：白话改进CRITIC法赋权（附Python源码）

       上节回顾

       前文讲述了CRITIC法赋权重的基本概念，其中涉及波动度与冲突度两个关键点。波动度指的是同一指标下数据的标准差，冲突度则衡量了指标间的相关性。

       数据模型介绍

       在数据集中，n个样本，m个指标，数学表达如下：

       公式略

       对CRITIC方法的改进

       改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度。知友反馈指出公式上的不足，经文献研究后，重审并提出改进。

       改进波动度计算

       为消除量纲影响，改进公式将标准差除以均值，获得无量纲指标。

       冲突度改进

       原冲突度公式只考虑正相关。改进后，负相关亦视为强相关，调整冲突度计算公式。

       改进后权重计算

       引入熵权法，通过加权平均，平衡指标重要性与信息量，提升权重准确性与稳定性。

       具体实现参考已发布的信息熵介绍文章。

       Python代码

       提供CRITIC法改进版的Python代码实现，便于实践操作。

       参考文献

       [1] 韩一鸣,徐鹏飞,宫建锋等.基于改进CRITIC-熵权法的电网发展经营综合评价体系研究[J].机电信息,():1-7+.DOI:./j.cnki.cn-/tm....

       [2] 弋若兰.我国上市公司信用风险评估研究——基于改进CRITIC熵权组合赋权-TOPSIS模型[J].投资与创业,,():-.