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pytest 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，手机源码怎么设置若提供）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，开发源码定制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，龙人云互联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。好用源码主图 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,,():-.
