评价模型和评价指标体系（评价类模型—TOPSIS法）
TOPSIS法
可翻译为逼近理想解排序法 ，国内常简称优劣解距离法 ，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 ，其结果能精确地反应各评价方案之间的差距 。
我们如果要对一个人进行评分 ，但是对他进行评分的这个指标有多个的话 ，我们就可以将所有的指标转化一下 。
如果这个指标是越高越好 ，那么这样的指标是极大型指标（效益性指标）；如果这个指标是越小越好 ，那么这样子的指标是极小型指标（成本型指标） 。统一指标类型
我们一般把所有的指标转化为极大型称为指标正向化（最常用）
极小型指标转化为极大型指标的公式=max-x标准化处理
为了消去不同指标量纲的影响 ，需要对已经正向化的矩阵进行标准化 。
看到这个公式 ，我们现在可以再来想一下什么是优劣解评价距离 。
我们根据例子让大家更好的知道应该如何计算
总结
第一步：将原始矩阵正向化
①刚刚已经介绍了极小型指标如何转化为极大型指标 。
极小型指标转换为极大型指标的公式：max-x；
如果所有的元素均为正数 ，那么也可以使用：1/x；
②中间型指标转换为极大型
如果是水的话 ，PH值为7
③区间型指标转化为极大型指标
第二步：正向化矩阵标准化
第三步：计算得分并归一化
练习题
我们可以先将EXCEL中的数据导入Matlab当中
模型的扩展
我们刚刚在计算D+/D-的时候 ，我们的指标的权重都是默认相同了的 。
所以我们在计算的时候 ，用w来代替权重 ，然后计算权重的话 ，想想上一篇层次分析法是如何确定权重的 ，这里就是如何确定的 。
我们也把这个称为带权重的TOPSIS
代码运行的几个问题
1 、首先是load xxx.mat的运行 ，这个mat文件要在当前运行的文件夹里面
2 、我们作图的时候 ，要尽可能的使数据较清晰 ，方便看 。
3 、TOPSIS的评价指标需要赋予权重的时候 ，我们可以使用熵权法 。基于熵权法对TOPSIS模型的修正
变异程度又叫方差 。
熵权法的步骤
最后说一下 ，这个熵权法 ，如果是写论文的话 ，还是尽量不要用这个方法 ，但是如果是参加比赛的话 ，可以用 。因为这个方法的理论依据不是特别的牢靠 。
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