【综合评价方法 变异系数权重法】指标权重确定方法之变异系数权重法

【综合评价方法 变异系数权重法】指标权重确定方法之变异系数权重法变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更难反映被评价单位的差距。由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同,不宜直接比较其差别程度。为了消除各项评价指标的量纲不同的影响,需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。各项指标的变异系数公式如下:…

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变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息,通过计算得到指标的权重。是一种客观赋权的方法。此方法的基本做法是:在评价指标体系中,指标取值差异越大的指标,也就是越难以实现的指标,这样的指标更难反映被评价单位的差距。
由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同,不宜直接比较其差别程度。为了消除各项评价指标的量纲不同的影响,需要用各项指标的变异系数来衡量各项指标取值的差异程度。各项指标的变异系数公式如下:

这里写图片描述

这里写图片描述

算法步骤总结:
1、先计算每个指标的所有平均值,标准差
2、然后计算每个指标的变异系数。
3、然后计算每个指标的权重。
4、然后计算每个部落的总分。
5、然后对总分进行max-min归一化。
6、然后将总分值映射成0-100之间的分数作为部落的热度值。
7、然后对所有热度值从大到小排序。

变异系数确定权重源代码实现:

# -*- encoding=utf-8 -*-

import pandas as pd
import numpy as np


# 自定义归一化函数

def autoNorm(data):
    """ :param data: 列表 :return: 归一化列表 """
    arr = np.asarray(data)
    norm_list=[]
    for x in arr:
        x = round(float(x - np.min(arr)) / ((np.max(arr) - np.min(arr))+0.001),4)
        norm_list.append(x)

    return norm_list



# 自定义热度值计算函数

def get_hot_value(context_train_data):

    """ :param context_train_data:数据框 :return: 热度值分数 """


    # 求相关列均值与标准差

    context_train_mean = context_train_data.mean(axis=0)

    context_train_std = context_train_data.std(ddof=0)

    # 求变异系数

    context_train_cof_var = context_train_std/context_train_mean

    # 对变异系数求和

    sum_context_train_cof_var = context_train_cof_var.sum()

    # 得出权重

    context_train_wi = context_train_cof_var/sum_context_train_cof_var

    # 将权重转换为矩阵

    cof_var = np.mat(context_train_wi)

    # 将数据框转换为矩阵
    context_train_data = np.mat(context_train_data)

    # 权重跟自变量相乘
    last_hot_matrix = context_train_data * cof_var.T
    last_hot_matrix = pd.DataFrame(last_hot_matrix.T)

    # 累加求和得到总分
    last_hot_score =list(last_hot_matrix.apply(sum))


    # max-min 归一化

    last_hot_score_autoNorm=autoNorm(last_hot_score)


    # 部落的热度值映射成分数(0-100分)

    last_hot_score_result=[i*100 for i in last_hot_score_autoNorm]



    return last_hot_score_result








if __name__ == '__main__':

    # 读取数据
    # context_train_data=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6),columns=['x1','x2','x3','x4','x5','x6'])


    data=pd.read_excel('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\文本挖掘\\部落的热度算法\\data.xlsx')

    # 拿出所有自变量数据(不包含部落id,部落名称)

    context_train_data=data.iloc[:,2:16]

    print(context_train_data)

    # 调用热度值计算函数
    last_hot_score_result =get_hot_value(context_train_data)

    # 增加一列部落名

    context_train_data['tribe_name']=data['tribe_name']


    # 增加一列热度值
    context_train_data['tribe_hot_value']=last_hot_score_result

    # 然后对数据框按热度值从大到小排序

    result=context_train_data.sort_values(by = 'tribe_hot_value',axis = 0,ascending = False)

    result['rank']=range(1,len(result)+1)

    print(result)


    # 输出excel

    # 写出csv数据
    result.to_csv('C:\\Users\\xiaohu\\Desktop\\文本挖掘\\部落的热度算法\\result.csv', index=False)









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