根據各個指標獲得綜合指標時，由於各個指針對綜合指標的貢獻度不同，相應權重也應不同，對綜合指標貢獻大的指標更重要，應該分配更大的權重。如何確定各個指標的權重，這裡介紹兩種方法：熵值法和pca確定權重。也可用於特徵工程中確定特徵權重。
一、熵值法
1、熵的概念
資訊理論中，熵是對隨機變數不確定性的度量。熵值越小，無序程度越小，不確定性越小，資訊量越大；熵值越大，無序程度越大，不確定性越大，資訊量越小。可用熵值計算特徵的離散程度，離散程度大的特徵對綜合值影響更大。
熵值大，資訊量小，權重應該小；熵值小，資訊量大，權重應該大。
熵的計算公式
2、熵值法確定權重
指標1指標2
……指標m
......
......
確定指標1到指標m的權重
指標值不同取值的出現次數相差大，熵小，資訊量大，權重應大；指標值不同取值的出現次數相差小，熵大，資訊量小，權重應小。
當m個指標值完全相同時，熵最大，可移除該指標。
熵值法確定權重的步驟：
1、歸一化
對指標值進行歸一化，歸一化時，應考慮指標值的影響
當指標值越大越好時，可使用公式
x=(x-xmin)/(xmax-xmin)
當指標值越小越好時，可使用公式
x=(xmax-x)/(xmax-xmin)
2、定義熵
m個指標，n個被評價物件
第i個指標
3、定義熵權
二、pca確定權重
ex：n個主成分，m個指標
w表示各主成分的係數，wij表示第乙個主成分第j個指標的係數，fi表示第乙個主成分的方差貢獻率
則第q個指標的權重為
歸一化
熵權法確定權重
總結 sparksql實現 m 專案的個數，比如 該月該使用者 了多少種節目 分步計算 在資訊理論中，熵是對不確定性的一種度量。不確定性越大，熵就越大，包含的資訊量越大 不確定性越小，熵就越小，包含的資訊量就越小。根據熵的特性，可以通過計算熵值來判斷乙個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個...
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