topis？topsis比一般排序的优点

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topsis比一般排序的优点

topsis的优点：

（1）避免了数据的主观性，不需要目标函数，不用通过检验，而且能够很好的刻画多个影响指标的综合影响力度。

（2）对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制，既适于小样本资料，也适于多评价单元、多指标的大系统,较为灵活和方便。

topsis计算步骤

TOPSIS法是一种常用的综合评价方法，其能充分你利用原始数据的信息，其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。

该模型的基本过程是：先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理，即指标的值越大，代表对象本身越好），得到正向化矩阵，在对正向化矩阵进行标准化处理以消除个指标量纲的影响，并找到有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算个评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据的分布及样本的含量没有严格的限制，数据计算也较为简单。

如何用topsis方法进行综合评价

综合评价有许多不同的方法，如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR法、模糊综合评价法、灰色系统法等，这些方法各具特色，各有利弊。综合评价的一般步骤1．根据评价目的选择恰当的评价指标，这些指标具有很好的代表性、区别性强，而且往往

topis算法简单概括

topis算法是一种主题模型，用于从大规模文本数据中发现概括性的主题。它的步骤包括建立主题空间模型、计算主题向量空间模型、以及主题数据分析等。整体来说，这种算法相对较为复杂，需要一定的数学和计算机基础，在实际应用中需要使用到一些技巧和工具。

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