Python
实现基于熵权
-变异系数
-正态云组合法的综合评价模型的详细项目实例
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随着现代社会信息化进程的不断加快，多指标决策问题已广泛存在于经济、管理、工程、生态环境等众多领域。这些领域的数据呈现多源异构、动态变化、复杂耦合的特点，使得单一评价方法往往难以满足科学、客观、公正地进行综合评价的需求。传统的综合评价方法，虽然在一定程度上推动了多指标决策技术的发展，但也逐渐暴露出一些不足，例如主观赋权偏差较大、客观赋权无法全面反映指标间的关联性、单一评价方法在处理不确定性数据时容易失真等问题。在此背景下，熵权法、变异系数法以及正态云模型等多种方法开始受到越来越多研究者与实际应用者的关注。
熵权法作为一种客观赋权方法，能够有效挖掘数据自身的信息特征，通过衡量指标的信息熵变化量，为多指标赋予权重，从而减少主观因素对综合评价结果的影响。然而，熵权法存在一定的局限性，主要体现在对样本波动敏感、对极端值的处理能力有限。而变异系数法则通过度量各指标数据的离 ...