本段落介绍了一种利用MATLAB软件实现熵权法来自动计算指标权重的方法。通过简单地调整输入的数据矩阵，用户可以方便快捷地获得基于信息熵理论确定的权重值，适用于多属性决策分析等领域。
给定一个原始指标数据矩阵 `R`：
```matlab
[R] = size(R); % 计算原始指标数据矩阵的行列数
K = 1 / log(rows); % 计算 K 值
P = zeros(rows, cols); % 初始化 P 矩阵
% 对每一行进行计算，得到归一化后的概率值矩阵 P
for i=1:rows
for j=1:cols
P(i,j) = R(i,j)./sum(R(:,j));
end
end
lnPij=zeros(rows, cols); % 初始化 ln(Pij) 矩阵
% 计算对数概率值矩阵 lnPij，注意处理 P 中为 0 的元素
for i=1:rows
for j=1:cols
if P(i,j)==0
lnPij(i,j)=0;
else
lnPij(i,j) = log(P(i,j));
end
end
end
% 计算各列的熵值 Hj
Hj=-K*(sum(P.*lnPij,1));
% 根据熵值计算权重向量
Hjweights=(1-Hj)/(cols-sum(Hj));
```
这段代码首先初始化一个 `rows` 行和 `cols` 列的矩阵，然后通过一系列循环来归一化原始数据并计算每个元素的概率。接着它定义了一个对数概率矩阵，并根据其值进行了相应的处理以避免数学错误（如自然对数为零的情况）。最后，该代码使用熵的概念以及所给定的 K 值来确定各列的重要性权重。
请注意 `R` 矩阵中的数据代表原始指标数值。计算过程中涉及的主要步骤包括归一化、求解概率矩阵和熵值，并最终根据这些信息推导出每个指标（或特征）在整体分析中所占的重要程度的权重。
5星
