topsis归一法其他处理 惩罚 方法_standardscaler做归一化处理 惩罚 （topsis怎么归一化处理）

这类评价题目 里每个方案的得分数据都是本身 根据资料给出的，更得当 条理 分析法而是否得到 奖学金 ，可以根据各科结果 来筛选，数据客观存在，就可以利用 下文提到的topsis方法TOPSIS法Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 可翻译为逼近 抱负 解排序法 ，国内常简称为优劣解间隔 法 。

普通 地讲，熵权TOPSIS法是先利用 熵权法得到新数据newdata数据成熵权法盘算 得到的权重，然后利用 新数据newdata举行 TOPSIS法研究可以利用 SPSSAU举行 分析上表格展示出4个政务体系 指标的权重值，显着 可以看出指标3的权重更大但权重巨细 仅仅是过程值 ，熵值TOPSIS分析重心在于TOPSIS法盘算 出相对靠近 度权重。

综合评价方法TOPSISlt 通过找出最好和最差的指标，盘算 与抱负 解的间隔 ，权重影响终极 评价结果 灰色关联法lt 通过SPSSAU的综合评价功能 ，对各因素举行 关联度分析，大概 必要 举行 量纲化处理 惩罚 含糊 综合评价含糊 综合评价将定性评价转化为定量，通过含糊 评判矩阵含糊 变更 和从属 度归一化 ，比方 服装格局 担当 度的。

如身材 康健 评估体温正向化矩阵标准 化，消除差别 指标量纲影响，标准 化方法多种 ，如公式标准 化，重要 去量纲盘算 得分并归一化，界说 最大值最小值 ，盘算 间隔 ，第n个对象与最大值最小值间隔 决定得分，得分归一化保持排序稳固 简化后，TOPSIS法通过正向化标准 化盘算 得分实现综合评价 。

TOPSIS模子 的算法步调 包罗 数据预处理 惩罚 数据规范化构建加权矩阵确定正抱负 解和负抱负 解盘算 间隔 盘算 列队 指标值以及按指标值排序以研究生院评估为例 ，起首 对师生比区间型数据和其他属性数据举行 规范化处理 惩罚 ，得到规范化后的数据接着，根据设定的权重值对数据举行 加权 ，找到正抱负 解和负抱负 解。

在选择归一化方式时，需对原始矩阵举行 预处理 惩罚 ，确保每一列属性为正向或负向指标 ，且数据间差别 不会出现数量 级差别 极差法实用 于这类环境 ，通过最大值与最小值之间的差值举行 归一化举例阐明 ，若矩阵中每一列代表差别 指标 ，且指标均为正向，且各指标值差别 不大，可直接采取 极差法举行 归一化比方 。

基于悔恨 理论和TOPSIS的灰色随机MCDM方法是一种处理 惩罚 不确定决定 环境 中多标准 评估题目 的有效 方法该方法的重要 特点和步调 包罗 灰色随机决定 矩阵的标准 化该方法起首 构建了一个灰色随机决定 矩阵 ，用于形貌 m个备选方案和n个标准 之间的关系为了消除差别 物理量维度的影响，将决定 矩阵举行 归一化处理 惩罚 ，以便比力 。