某医院为了提高自身的护理水平，对拥有的11个科室进行了考核，考核标准包括9项整体护理，并对护理水平较好的科室进行奖励。下表是对各个科室指标考核后的评分结果。
但是由于各项护理的难易程度不同，因此需要对9项护理进行赋权，以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。
步骤1：指标值的归一化
步骤2：计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重
什么是熵权法熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值得变异程度越小，提供的信息量...
写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同）
今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——
熵权法
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昨天的模糊综合分析里有提到用
熵权法
确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写...
熵权法
是一种综合评价方法，主要用于对多个指标进行综合评价，来对研究对象进行综合打分。
熵权法
是目前比较流行的一种方法之一，主要基于信息熵理论。信息熵是对信息不确定性的度量，用来衡量事件或系统的混乱程度。
熵权法
通过计算每个指标的熵，来确定每个指标在综合评价中的权重以及相对重要性。
熵权法
的主要优点是不需要提前定义权重，能够更加客观地评价事物的各项指标，被广泛应用于各个领域。
熵权法
的Matlab代码如下：
function [W]= Entropyweight(data)
% 计算熵权
[m,n]=size(data);
% 数据归一化
P=data./repmat(sum(data),m,1);
% 计算信息熵
E=-1/ log(n)* sum(P .* log(P),2);
% 计算权重
W=(1-E) / sum(1-E);
代码主要分为三个步骤，首先对数据进行归一化处理，然后计算每个指标的信息熵，最后计算每个指标的权重。其中
熵权法
的核心部分是计算信息熵，这里用到的是熵的定义式。在计算信息熵时，需要注意归一化处理的方法和信息熵的计算方式，这直接影响到最终权重的准确性。
使用
熵权法
可以轻松地对多个指标进行综合评价，得出每个指标在综合评价中的权重，进而指导相关决策。由于Matlab是一种强大的数值计算和数据可视化工具，用它来实现
熵权法
能够提升算法的效率和精度，也方便研究人员对结果进行可视化分析。
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