熵权法在数据处理中的运用？ 第1页
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feng-kuang-shen-shi-92 网友的相关建议:
按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大， 该指标对综合评价的影响（即权重）就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可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。
熵权法非常有用，是用得最多的一种客观法。
上图链接有个流程图请注意。
：
上图标注的地方请留意。
也就是求权重之前，需要先规范化。
规范化一定要先注意指标的属性。即正向指标还是负向指标。
理解什么叫规范化可以看下面的链接。
上面还专门列了一篇博士论文瞎掰的。
总结一下：
熵权法算权重之前
1、先规范化（无量纲、归一化）数据
2、针对规范化数据代入公式计算
最后就得到权重，再进行下一步处理。
上面是一个实例。
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