MATLAB 熵权法计算：3 列 388 行睡眠数据分析

使用 MATLAB 对 3 列 388 行睡眠数据进行熵权法计算，以评估睡眠质量。该数据包含以下三列：整晚睡眠时间（时：分：秒）、睡醒次数和入睡方式。其中，整晚睡眠时间和入睡方式为正向指标，睡醒次数为负向指标。所有指标均为区间型。三列数据的权重分别为 0.3、0.4 和 0.4。\n\n方法:\n\n1. 数据预处理: 将区间型指标转化为正向指标。例如，睡醒次数越少越好，可以使用最大值减去原始值来进行转化。\n2. 归一化: 对所有指标进行归一化处理，将数据范围缩放到 0 到 1 之间。\n3. 计算熵权: 根据指标的方差和信息熵计算每个指标的权重。\n4. 计算得分: 将归一化后的数据与权重相乘，得到最终的得分。\n\nMATLAB 代码:\n\nmatlab\n% 原始数据\ndata = [\n 8 3 1\n 7 2 2\n 6 4 3\n % ... 共 388 行数据\n];\n\n% 权重\nweights = [0.3, 0.4, 0.4];\n\n% 正向指标处理\nprocessed_data = data;\nprocessed_data(:, 2) = max(data(:, 2)) - data(:, 2);\n\n% 归一化处理\nnormalized_data = zeros(size(processed_data));\nfor i = 1:size(processed_data, 2)\n min_val = min(processed_data(:, i));\n max_val = max(processed_data(:, i));\n normalized_data(:, i) = (processed_data(:, i) - min_val) / (max_val - min_val);\nend\n\n% 计算熵权法得分\nscores = normalized_data * weights';\n\n% 输出权值和得分\ndisp("权值:");\ndisp(weights);\ndisp("得分:");\ndisp(scores);\n\n\n该代码将对原始数据进行处理，并根据权重计算每个样本的得分。\n\n注意:\n\n该代码假设整晚睡眠时间越长越好，睡醒次数越少越好，入睡方式越快越好。如果实际情况不同，请根据需要进行修改。\n\n使用熵权法可以对多指标进行综合评价，并得到更客观的结果。\n\n相关资源:\n\n* 熵权法维基百科\n* MATLAB 文档