熵值法的原理及实例讲解
熵值法简要介绍
熵值法在信息论中熵是对系统的一种不确定性度量，若某一个指标的信息量越大，信息越明确，则表明该指标的不确定性就越小，变异程度就越小，熵就越小；反之信息量越的指标小，其指标变异度就越大，熵就越大。
熵值法求解权重的一般步骤如下：设有m 个备选方案，n 项评价指标，原始指标数据矩阵为()ij m nX x ⨯=。
111212122212m m n n nm x x x x x x X x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中，xij 为第i 个评价指标下的第j 个评价对象的数值()1,2,;1,2,i n j m ==（1）对原始指标数据矩阵进行标准化处理将最优指标标准化后为1，最劣指标标准化后为0，ij r 为标准化后的指标。
对于成本型指标：max max min ij ij i ij ij ij i i x x r x x -=- (1-5)对于效益型指标：min max min ij ij i ij ij ij i i x x r x x -=- (1-4)依据熵权法的理论，可计算得出第i 个评价指标下第j 个评价对象占该指标的比重p 1,2,, 1,2,, ij i n j m =⋯=⋯=（；） ()1p ij ij m ijj r r ==∑ (1-5)（2）计算信息熵第j 项指标的熵值j H 的计算公式如下：()11ln ln mj ij ij j H p p m ==-∑ (1-6)式中，若0ij p =，则ln 0ij ij p p =。
（3）计算权系数第j 项指标的权系数j β的计算公式如下：()111jj m j j H H β=-=-∑ (1-7)。
熵值法原理及应用实践
熵值法原理及应用实践熵值法（Entropy Method）是一种多属性决策分析方法，通过计算各个属性的熵值及权重，来评估方案的优劣程度。
它能够考虑到属性之间的相互影响以及属性内部的信息量，具有较好的综合评价能力，因此在许多领域中得到广泛应用。
熵值法的基本原理是基于熵的概念，熵是信息论中的一个核心指标，用于衡量不确定性或信息的随机性。
在熵值法中，每个属性的熵值由属性值的分布来确定，熵值越大表示该属性信息量越大，对方案的影响也就越大。
同时，每个属性的权重是通过属性值的熵值相对于总熵值的贡献度来计算的，权重越大表示该属性对方案的重要性越高。
具体来说，熵值法的应用步骤如下：1.确定决策指标和评价对象：首先，明确需要评估的决策指标和评价对象，并确定每个评价指标的取值范围和分类。
2.构建决策矩阵：将评价对象的属性数据进行统计整理，构建决策矩阵。
决策矩阵的行表示评价对象，列表示评价指标。
3.计算属性熵值：对于每个评价指标，根据该指标在决策矩阵中的属性分布，计算该指标的熵值。
熵值的计算公式如下：熵值 = - Σ (P * log P)其中，P表示每个属性取值的概率。
4.计算属性权重：根据每个属性熵值相对于总熵值的贡献度来计算属性权重。
属性权重的计算公式如下：权重=(1-熵值)/(n-Σ熵值)其中，n表示评价指标的数量。
5.计算方案得分：对于每个评价对象，根据属性权重和属性值，计算方案的得分。
方案得分的计算公式如下：得分=Σ(属性权重*属性值)6.评估方案优劣：根据方案得分的高低，评估各个方案的优劣程度。
熵值法在实践中具有广泛的应用，包括但不限于如下几个方面：1.投资决策：熵值法可以用于评估不同的投资方案，包括股票、基金、房地产等。
通过对不同投资方案的影响因素进行权重分配和综合评估，可以帮助投资者进行决策。
2.供应链管理：熵值法可以用于评估供应链各个环节的绩效，并确定优化策略。
通过对供应链中的各个环节进行评估和比较，可以找出瓶颈环节并制定改进措施。
熵值法--PPT
特征
反映土地资源的利用状况 及发展潜力
反映与土地利用密切相关的 生态、环境状况
反映不同利用方式下土地 源的生产能力及生产效率
反映土地利用方式对人们 生活的影响及人民对它的反 应
因而，扬州市在以后的发展中，要实现土地的可持续利 用可以从以下几方面着手：
A、切实采取措施加强耕地保护，实现耕地总量动态平 衡。
应用在系统论中，熵越大说明系统越混乱，携带的 信息越少，熵越小说明系统越有序，携带的信息越多。
熵大 越无序 信息少 效用值小 权重小 熵小 越有序 信息多 效用值大 权重大
②熵值法主要原理
二、熵值法的计算方法及步骤
（一）原始数据的收集与整理
假定需要评价某城市m年的发展状况，评价指标体
系包括n个指标。这是个由m个样本组成，用n个指标 做
利用熵值法估算各指标的权重，其本质是利用该 指标信息的价值系数来计算，其价值系数越高，对评 价的重要性就越大(或称权重越大，对评价结果的贡献 大)。
第j项指标的权重为：w来自 djmdj
i 1
（四）计算样本的评价值
采用加权求和公式计算样本的评价值
n
U= yijwj*100 i 1
式中U为综合评价值，n为指标个数，wj为第j个 指标的权重。
①计算第j项指标的信息熵值的公式为：
m
ej K yij ln yij i 1
(式中,K为常数, K ) 1 ②某项指标的信息效用ln m价值取决于该指标的信息熵ej 与1之间的差值，它的值直接影响权重的大小，信息 效用值越大，对评价的重要性就越大，权重也就越 大。
熵值法综合评价
熵值法综合评价熵值法是一种用来综合评价多个指标的方法，它通过对数函数将原始数据转换成熵值，消除了量纲和单位的限制，同时能够体现指标之间的差异度和权重。
因此，熵值法被广泛应用于各个领域的决策、评价和排名。
本文将介绍熵值法的基本原理、计算过程和应用场景，并且提供一些实用的指南，帮助读者更好地理解和运用熵值法。
一、基本原理熵是信息科学中的一个概念，指的是一个系统的混乱程度或不确定性。
而熵值法是借鉴了熵的概念，将每个指标的取值范围进行归一化处理，然后通过对数函数求出熵值，最后计算出每个指标的权重。
熵值法的基本思想是在综合考虑多个指标时，对于每个指标的实际取值，都应该与这个指标可能的最大取值进行比较，以此反映出各个指标之间的相对重要性。
而在计算熵值时，要求每个指标的取值在 [0,1] 范围内，这个过程称为标准化。
最后，将所有指标的熵值乘以对应的权重，得出每个指标的得分，最终进行综合评价。
二、计算过程熵值法的计算过程可以分为以下几个步骤：1. 标准化处理将每个指标的取值范围进行归一化处理，使得取值在 [0,1] 范围内。
常见的标准化方法包括极差法、标准差法和正态分布等。
2. 求出熵值通过对数函数计算每个指标的熵值，以此反映出各个指标之间的差异性。
3. 计算权重根据每个指标的熵值和权重计算公式，求出对应的权重系数。
4. 计算得分将每个指标的熵值乘以对应的权重系数，得出每个指标的得分。
最后进行综合评价。
三、应用场景熵值法广泛应用于各个领域的决策、评价和排名。
例如，在企业管理中，可以利用熵值法对各个业务指标进行综合评估，找出影响效益最大的业务，从而优化业务流程。
在环境评价中，也可以使用熵值法对不同污染指标进行权重分配，较为全面、合理地反映出污染物的危害程度和环境安全等级。
此外，在科学研究、教育评估、项目管理等领域也有着广泛的应用。
总之，熵值法作为一种有效可靠的综合评价方法，具有广阔的应用前景。
四、实用指南在运用熵值法进行综合评价时，有一些实用的指南可以帮助我们更好地应用熵值法。
熵值法原理及应用实践ppt课件
原则：剔除占样本总数不到1-2%但指标值贡献率超过
20-30%以上的极值样本
样本id
游戏流量 （K）
贡献率
…
…
…
981 6358 0.8%
982 6401 0.8%
983 6631 0.8%
984 6635 0.8%
985 7193 0.9%
986 7432 0.9%
987 7993 1.0%
988 8385 1.0%
熵
H 手游历史付费
i 1
ln n
类似，按此公式还可以继续计算出 H 手游访问次数 和 H 手游访问天数
权
w 手游历史付费
(1
(1
H 手游历史付费 ) (1
H ) 手游历史付费 H 手游访问次数 ) (1
H ) 手游访问天数
同理可以计算出 W 手游访问次数 W 和 手游访问天数
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2/16/2024
1000 6107 0.9%
熵值法的一般步骤之三：归一化指标处理
案例解说
方法：指标归一化过程也称之为指标的无量纲化，即将指
标实际值转化为不受量纲影响的指标平价值。方法比较多
，具体见附录《无纲量化方法一览》；
原则：比较常用的是临界值法和Z-score法(更合理，保持了
数据的连续性，减少数据信息丢失)，最终将所有指标转化为正
培训目标
1. 理解熵值法的原理 2. 学会使用熵值赋权 3. 领悟熵值应用实践
熵值法原理及应用实践
1 熵值法是做什么用的？ 2 熵值法如何计算权重？ 3 怎样合理应用熵值法？
日常工作中常常需要计算指标权重
多元回归赋权法 线性回归 逻辑回归 ……
3
2/16/2024
熵值法的原理及实例讲解
熵值法1.算法简介熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。
设有m 个待评方案，n 项评价指标，形成原始指标数据矩阵n m ij x X ⨯=)(，对于某项指标j x ，指标值ij X 的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。
信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大.根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大！因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据！2.算法实现过程2.1 数据矩阵mn nm n m X X X X A ⨯⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1111其中ij X 为第i 个方案第j 个指标的数值 2.2 数据的非负数化处理由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理！此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进行数据平移：对于越大越好的指标：m j n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j nj j j ij ij ,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,min(212121' ==+--=对于越小越好的指标：m j n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j ijnj j j ij ,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,max(212121' ==+--=为了方便起见，仍记非负化处理后的数据为ij X2.3 计算第j 项指标下第i 个方案占该指标的比重),2,1(1m j XX P n i ijij ij ==∑= 2.4 计算第j 项指标的熵值1e 0,ln 10ln ,0,)log(*1≤≤=≥>-=∑=则一般令有关，与样本数。
熵值法原理及应用实践
983 6631 0.8%
984 6635 0.8%
985 7193 0.9%
986 7432 0.9%
987 7993 1.0%
988 8385 1.0%
989 8691 1.1%
990 10038 1.2%
991 10263 1.3%
992 10417 1.3%
993 10936 1.3%
994 11307 1.4%
熵值法原理及应用实践
美商天睿信息系统（北京）有限公司 2013年3月
培训目标
1. 理解熵值法的原理 2. 学会使用熵值赋权 3. 领悟熵值应用实践
熵值法原理及应用实践
1 熵值法是做什么用的？ 2 熵值法如何计算权重？ 3 怎样合理应用熵值法？
日常工作中常常需要计算指标权重
多元回归赋权法 线性回归 逻辑回归 ……
我们用手游认知客户挖掘模型实例来解说熵值法计算指标权
重的全过程。下图是手游认知客户挖掘模型的二级指标评 价体系，其中各个维度指标对应的权重系数均是通过熵值法
计算出来的。 下面具体看下模型中 “手游认知能力”部分指标权重的计算
过程。
一级
二级
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Teradata Confidential
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Teradata Confidential
曲线型
Thank you
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Teradata Confidential
② 在确定权重前，需要完全确定指标对目标得分的影响 方向。非线性的指标要么剔除，要么进行预处理；
③ 熵值法对底层指标比较适用，而对上层指标权重需要 重点借助专家经验；
指标权重确定方法之熵值法
指标权重确定⽅法之熵值法01⽇常⼯作中，经常需要确定各指标的权重，利⽤熵值法确定权重属于客观赋权法，从数据出发，避免过强的主观性，那我们详细了解下其原理及其是如何运作的吧。
什么是信息熵熵是热⼒学的⼀个物理概念，是体系混乱度（或⽆序度）的量度。
熵越⼤说明系统越混乱，携带的信息越少，熵越⼩说明系统越有序，携带的信息越多。
信息熵则借鉴了热⼒学中熵的概念 (注意：信息熵的符号与热⼒学熵应该是相反的)，⽤于描述平均⽽⾔事件信息量⼤⼩。
所以数学上，信息熵其实是事件所包含的信息量的期望。
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
根据上⾯期望的定义，我们可以设想信息熵的公式⼤概是这样的⼀个格式：信息熵=∑每种可能事件的概率*每种可能事件包含的信息量02如何理解信息熵信息熵的基本思想是从指标的⽆序程度，即指标熵的⾓度来反映指标对评价对象的区分程度，某指标的熵值越⼩，该指标的样本数据就越有序，样本数据间的差异就越⼤，对评价对象的区分能⼒也就越⼤，相应的权重也就越⼤。
相反，某个指标的信息熵越⼤表明指标的变异程度越⼩，提供的信息量也就越少，在综合评价中所起的作⽤也就越⼩，其权重也就越⼩。
03熵值法如何实现1、假设数据有n⾏记录，m个变量，数据可以⽤⼀个n*m的矩阵A表⽰(n⾏m列，即n⾏记录数，m个特征列)2、数据的归⼀化处理：xij表⽰矩阵A的第i⾏j列元素3、计算第j项指标下第i个记录所占⽐重4、计算第j项指标的熵值5、确定各指标的权重04熵值法赋权实例案例：某医院为了提⾼⾃⾝的护理⽔平，对拥有的11个科室进⾏了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理⽔平较好的科室进⾏奖励。
下表是对各个科室指标考核后的评分结果。
由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进⾏赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理⽔平进⾏评价。
具体步骤如下：1) 数据标准化根据原始评分表，对数据进⾏标准化后可以得到下列数据标准化表：02) 计算权重03) 求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式，可以计算出9项护理指标各⾃的信息熵如下：04) 计算各指标的权重根据指标权重的计算公式，可以得到各个指标的权重，如下表所⽰：05) 对各个科室进⾏评分根据计算出来的指标权重，及对11个科室的9项护理⽔平的评分，则，各个科室的最终得分如下表所⽰：如有⼩伙伴们对如上的拆解过程还是感觉有困惑的，可以联系我索要源⽂档呀，欢迎⼀起探讨！。
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熵值法
1. 算法简介
熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。
设有m个待评方案，n项评价指标，形成原始指标数据矩阵X (x ij )m n ，对于某项指标x j ，指标值X ij 的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。
信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大.根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大！因此，可根据各项指标的变异程度，利用信息熵这个工
具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据！
2. 算法实现过程
2.1 数据矩阵
X11 A
X n1 X1m
其中X j为第i个方案第j个指标的数值X nm n m
2.2 数据的非负数化处理
由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值，因此不存在量纲的影响，不需要进行标准化处理，若数据中有负数，就需要对数据进行非负化处理！此外，为了避免求熵值时对数的无意义，需要进行数据平移：对于越大越好的指标：
X ij min (X1j,X2j, ,X nj) X ij
max(X1j,X2j, ,X nj) min (X1j,X2j,
人）
,i 1,2 ,n; j 1,2 ,m 对于越小越好的指标:
max( X1 j, X 2 j, , X nj) X j
X ij
max(X1j,X2j, ,X nj) min (X^X j, ,X nj)
,i 1,2 ,n; j 1,2 ,m 为了方便起见，仍记非负化处理后的数据为X ij
2.3 计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重
P j —
X ij
i 1
(j 1,2, m)
2.4 计算第j项指标的熵值
e j
n
k* R j log(R j),其中k 0,ln为自然对数，e j
i 1
0。
式中常数k与样本数m有天,
般令k 1lnm,则0 e 1
2.5计算第j项指标的差异系数。
对于第j项指标，指标值X j的差异越大，对方案评价的作用越大，熵值就越小
g j 1 e j ,贝U： g j越大指标越重要
2.6求权数
g,
W j - - ,j 1,2 m
g j
j 1
2.7计算各方案的综合得分
m
S i W j * P ij (i 1,2, n)
j 1
3. 熵值法的优缺点
熵值法是根据各项指标指标值的变异程度来确定指标权数的，这是一种客观赋权法，免了人为因素带来的偏差，但由于忽略了指标本身重要程度，有时确定的指标权数会与预期的结果相差甚远，同时熵值法不能减少评价指标的维数！
熵值法实例讲解.xl
sx。