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来自清风老师数学建模的教程 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 层次分析法
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种多准则决策分析方法， 用于解决多个候选方案之间的排序和选择问题 。它基于一种数学模型， 通过比较每个候选方案与理想解和负理想解之间的相似性来评估其优劣。 TOPSIS方法包括以下步骤： 确定决策准则：
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1.引言 Topsis也是一种分析类的方法，得到最优结果。 层次分析法：有我了还要你干嘛？ 哈哈，这里简单说一下，Topsis与层次分析法的区别： 在处理多个决策层的时候，层次分析法会不准确，显得力不从心，那么这个时候用Topsis会更好一些，简单可以理解为Topsis是层次分析法
目录 评价类问题介绍 TOPSIS法 算法步骤 1.统一指标类型（指标正向化） 2.标准化处理 3.确定正理想解和负理想解 4.计算距离 5.计算相对接近度（S越大越接近理想解） 熵权法 概念 过程 python代码实现 作用 声明 评价类问题介绍 目的：得知一组方案的好坏，对数据评
构造计算评分的公式： max,min指已知数据中的最大值和最小值而不是理论上的最大值和最小值 三点解释： （1）比较的对象一般要远大于两个。（例如比较一个班级的成绩） （2）比较的指标也往往不只是一个方面的，例如成绩、工时数、课外竞赛得分等。 （3）有很多指
目录 一、方法和原理 1、理想解法 2、方法原理 二、TOPSIS法的具体算法 (1) 用向量规划化的方法求得规范决策矩阵 1、线性变换 2、0-1变换 3、区间型属性的变换 4、向量规范化 5、标准换处理 （2）构成加权规范阵C （3）确定正理想解和负理想解 （4）计算各方案到正
目录 1.算法流程简介 2.算法核心代码 3.算法效果展示
部分资料取自于b站：数学建模学习交流清风老师 TOPSIS法可翻译为 逼近理想解排序法 ，国内常简称为 优劣解距离法 它是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间地差异。 举个例子： 数学成绩越高代表学习能力越强。跑
需求：我们需要对各个银行进行评价，A-G为银行的各个指标，下面是银行的数据： 清空代码和变量的指令 层次分析法 每一行代表一个对象的指标评分 A为自己构造的输入判别矩阵 求特征值特征向量,找到最大特征值对应的特征向量 找到最大的特征值 找到最大
