JAVA 实现因子分析法及层次分析法 [问题点数:100分]

Bbs4
本版专家分:1401
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进士 2011年 总版技术专家分年内排行榜第十
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银牌 2011年8月 总版技术专家分月排行榜第二
2011年7月 总版技术专家分月排行榜第二
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微软MVP 2012年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2011年8月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2011年7月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
结帖率 97.67%
Bbs1
本版专家分:0
基于JAVA WEB的AHP层次分析法实践--概念
什么是<em>层次</em><em>分析法</em>?<em>层次</em><em>分析法</em>,是应用网络系统理论和多目标综合评价方法的一种<em>层次</em>权重决策分析方法。<em>层次</em><em>分析法</em>本质是一种决策方法,所谓决策是指在面临多种方案时需要依据一定的标准选择某一种方案,详见《运筹学》。<em>层次</em><em>分析法</em>可应用于决策、评价、分析、预测。怎么做<em>层次</em><em>分析法</em>?运用<em>层次</em><em>分析法</em>构造系统模型时,大体可以分为以下五个步骤:建立<em>层次</em>结构模型构造判断矩阵一致性检验计算各层权重总体一致性检验<em>层次</em><em>分析法</em>的优点...
AHP算法java实现
<em>java</em><em>实现</em>AHP算法,包括文档说明,算法介绍等ppt文档 欢迎使用
AHP算法 java实现
ahp、<em>java</em><em>实现</em>demo,刚测过,还不错。希望能帮到大家
因子分析原理
1.基本思想因子分析是根据相关性大小把原始变量进行分组,使得同组内的变量之间相关性较高,而不同组的变量间的相关性则较低。每组变量代表一个基本结构,并用一个不可观测的综合变量表示,这个基本结构就称为公共因子。2.主要步骤 确认待分析的原变量是否适合作因子分析 构造因子变量 利用旋转方法使因子变量更具有可解释性 计算因子变量得分 3.计算过程 将原始数据标准化,以消除变量间在数量级和量纲上的不同。 求标
因子分析(Factor Analyse)推导以及R语言实现
因子模型 对于降维算法里,大家熟知的是SVD和PCA,甚至是t-sne。但在统计解释上来说,降维算法找到了相应的低维子空间,但解释力不足,比如PCA,对于降维后数据的解释力降低。因此对于小规模数据集,在变量众多的情况下,因子模型是较好的处理多变量的方法。通过PCA降维估计,再进行因子旋转,使得因子模型在降维的同时具备了较好的解释力。 准备工作 因子模型假设中心化的X线性依赖于一些未观测到的随...
因子分析
一、与主成分的联系与区别 区别 主成分是通过线性组合将原变量综合成几个主成分 因子分析通过构建若干意义比较明确的公因子 主成分分析是变异数导向的方法 因子分析是共变异数导向的方法 联系 因子分析是主成分分析的推广 二、因子分析思想 特点 因子变量数远少于原变量数 因子变量是一种新的综合 因子变量之间没有相...
层次分析法的JAVA实现
<em>层次</em><em>分析法</em>一般多用于难以定量分析的问题中,常常面对的是受众多因素影响的而又缺乏定量数据的系统。但是目前常用于数据挖掘领域中计算各因素的权值,然后再进一步与其他数据相结合进行排序。        这里给出一种使用JAVA<em>实现</em><em>层次</em><em>分析法</em>的代码。 public class AHPComputeWeight { /** * @param args
层次分析法java实现
public static void main(String args[]) {  Caltest1 ct=new  Caltest1();  Caltest1 ct1=new Caltest1();  Caltest1 ct2=new Caltest1();  Caltest1 ct3=new Caltest1();  //目标层比较矩阵  double Cal[][]={{1,4,3},{0....
基于JAVA WEB的AHP层次分析法实践--JS的界面组件
使用D3.js为基础。写一个能够响应拖动、圈选、添加删除节点和连线的组件类。为用户设计模型提供图形操作界面。function flowchart(){ var testTxt=null; var lineCanvas=null; var nodeCanvas=null; var allNode=[]; var nodeCount=0; var allLink=[]; var link...
java 层次分析法
用<em>java</em>做的<em>层次</em>分析实例及程序
因子分析理论介绍
因子分析分为Q型和R型,我们是正对R型进行如下研究: 一。因子分析步骤: 1.确认是是否适合做因子分析 2.构造因子变量 3.旋转方法解释 4.计算因子变量得分 二。因子分析的计算过程: 1.将原始数据标准化 目的:消除数量级量纲不同 2.求标准化数据的相关矩阵 3.求相关矩阵的特征值和特征向量 4.计算方差贡献率和累计方差贡献率 5.确定因子 F1,F2,F3...为前
因子分析(Factor Analysis Model)算法推导
可以参考斯坦福大学Andrew Ng的学习视频:http://open.163.com/movie/2008/1/L/3/M6SGF6VB4_M6SGKK6L3.html 关于算法总结可以参考:https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/05/11/2043317.html 以下图为自己完善的算法推导流程: 待添加
因子分析法详细步骤
转自:http://wenku.baidu.com/link?url=rE2auC9r9UVK79Bxj6Rpk5nhE3akn2C1X-QQYpOd4MbDylV5v5-9XIK1x1MaJUegvkwXxXeiJnClmgASQuGbK4oVMBaS8x4tH83-I96_kk7
因子分析法原理及其实例分析
讲述了统计和数据处理法中的因子分析方法的原理、数学模型,并以实际案例为例,介绍了其应用方法和步骤,值得学习。
因子分析(Factor Analysis)
转自: http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/05/11/2043317.html 1 问题      之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方
基于JAVA WEB的AHP层次分析法实践--核心的计算类
写一个核心的计算类,命名为ahpAnalysis,代码如下:var ahpAnalysis=function(){ var checkSingleCR=true; var checkTotalCR=true; var normalizeType=&quot;和法&quot;; var RI=[0, 0, 0.58, 0.9, 1.12, 1.24, 1.32, 1.41, 1.45, 1.49, 1.52,1.54,...
层次分析法java实现
做毕设时因为恐惧<em>层次</em><em>分析法</em>的计算量,所以通过程序<em>实现</em>了. <em>层次</em><em>分析法</em>计算过程的程序化<em>实现</em>代码package e_5_28;/* * author 曾绍涛 * time 2009-5-29 * function <em>层次</em><em>分析法</em>的程序化计算 */import <em>java</em>.util.HashMap;class Caltest1{ static int n;//矩阵的阶数 double cal[][];/...
主成分分析、聚类分析、因子分析的基本思想及优缺点
http://blog.sina.com.cn/s/blog_67fcf49e0101g1lt.html
因子分析法(Factor Analysis)是什么分析?
因子分析与<em>因子<em>分析法</em></em>主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分,用较少的综合指标来代替原来较多的指标(变量)。在多变量分析中,某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢?是否存在不能直接观测到的、但影响可观测变量变化的公共因子?<em>因子<em>分析法</em></em>(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法,它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子,以它们为框架分解原变量,以此
topsis分析法 MATLAB 层次分析法
分别应用TOPSIS法和<em>层次</em><em>分析法</em>对某医院医疗质量作出合理的评价,并对两种方法进行比较。方法选择有明确意义、有 较强代表性的医疗指标应用TOPSIS法和<em>层次</em><em>分析法</em>进行综合评价。结果2007年医疗质量最好,其次2006年, 第三是2005年,2003年 医疗质量最差。评价结果与实际情况相符。结论TOPSIS法计算简便、快速、实用,而<em>层次</em>分析更具有全面、准确、科学性。统计工作者 可根据掌握的信息资料和医院管理对评价的要求,选择最恰当的统计方法,使综合评价的医疗质量在医院管理中更具有价值。
因子分析(factor analysis)
因子分析 基本思想 公式推导 基于R的实验 结论 基本思想在这一讲当中呢,我们谈一谈,因子分析(factor analysis),在上一节当中,我们说了主成分分析,我们说这两种方法有点相似,初学者往往有些搞不清楚。首先从原理上说,主成分分析是试图寻找原有自变量的一个线性组合。这个组合方差要大,那么携带的信息也就多,也就是相当于把原始数据的主要成分给拿了出来。而因子分析呢,是从假设出发,它是假设所有的
因子分析原理PPT
转自: http://wenku.baidu.com/link?url=-Fkdabalm78kTLlcM1_vn4fZ84zen7L2S1dA6YYk7MUupcW5N2cYfUWdXmxJ9cskw4yvF86Pj8YpHUDafw-JM8qYz10UeiqxJDAV_NM8JQe
PCA(主成分分析)与FA(因子分析)的直白理解
主成分分析和因子分析是数据挖掘中常用的方法,帮助我们对原始数据有更好的理解,同时也可以<em>实现</em>降维等操作,为后续工作提供便利。   但是有一些博客的介绍中,其中数学推导的部分过多,没有很好地跟实际例子结合到一起,通俗易懂地解释这两个东西。我更想更需要直白的解释。
数据挖掘总结之主成分分析与因子分析
主成分分析与因子分析1)概念:主成分分析概念:主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分。 PCA的目标是用一组较少的不相关变量代替大量相关变量,同时尽可能保留初始变量的信息,这些推导所得的变量称为主成分,它们是观测变量的线性组合。因子分析概念:探索性因子分析(EFA
excel 小工具 层次分析法
其他论坛上找到的一个小工具,学习excel做<em>层次</em><em>分析法</em>的时候可以借鉴
经典层次分析法分析及实例教程
<em>层次</em><em>分析法</em>辅导,对参加大学生数学建模竞赛有帮助
层次分析法的C++简单代码
刚接触AHP时编写的C++<em>实现</em>代码,内附注释及实例说明。
AHP层次分析法Python实现代码
使用Python语言<em>实现</em>AHP算法,运行代码需预先安装numpy包,Python3以上版本
Python实现AHP(层次分析法
import csv import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from numpy import * class AHP: def __init__(self, array): self.row = len(array) ...
层次分析法(AHP)
<em>层次</em><em>分析法</em>(AHP)问题的提出日常生活中有许多决策问题。决策是指在面临多种方案时需要依据一定的标准选择某一种方案。 购物:买钢笔,一般要依据质量、颜色、实用性、价格等方面的因素来选择某一只钢笔。 买饭,则要依据色、香、味等方面的因素选择某种饭菜。 旅游:选择旅游地的时候,一般会依据景色、费用、食宿条件等因素选择去哪个地方。 面临各种各样的方案,要进行比较、判断、评价、最后做出决策。这个过程主观因
因子分析(factor analysis)
因子分析(Factor Analysis) 首先从原理上说,主成分分析是试图寻找原有自变量的一个线性组合。这个组合方差要大,那么携带的信息也就多,也就是相当于把原始数据的主要成分给拿了出来。 而因子分析,是从假设出发,它是假设所有的自变量x出现的原因是因为背后存在一个潜变量f,即因子,在这个因子的作用下,x可以被观察到。 什么意思呢,举个例子,比如一个学生考试,数学,化学 ,物理都考了满...
因子分析Factor analysis
简介:本文主要介绍EM算法求解因子分析问题 因子分析Factor analysis 在文章  EM算法 求解混合高斯模型时,通常假设拥有足够多的样本去构造这个混合高斯分布,即样本数量n要远大于样本维数d:  如果样本数量小于样本维数,那么协方差矩阵 是奇异矩阵,那么  和都无法计算。在因子分析中,一个d维的向量通常由一个k维向量生成,通常k远小于d。具体模型如公式1所示: 公式1
数学建模常用Matlab/Lingo/c代码总结系列——层次分析法
disp('请输入判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1); m(2)=max(x(:,2)); y(:,2)=x(:,2)/m(2); p=0.0001;i=2;k
层次分析法的matlab的实现
<em>层次</em><em>分析法</em>的matlab的<em>实现</em>: 【实例】市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素。 递阶<em>层次</em>结构及判断矩阵分别见下: 表2  判断矩阵表     A B1
R语言--AHP层次分析法
常用的一种算法之一,虽说有主观性, 但比主观上直接对指标定权重科学一点。具体原理可以百度查。 文章包括:1.方根法求权重 2.判断矩阵的一致性检验 3.案例方根法求权重AHP求权重有两种方法,和积法和方根法,方根法比较好<em>实现</em>所以用方根法求解。##输入:judgeMatrix 判断矩阵;round 结果约分位数 ##输出:权重 weight <- function (judgeMatrix, ro
七种常见的数据分析法之:对比分析法
导读对比分析在于看出基于相同数据标准下,由其他影响因素所导致的数据差异,而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因,从而找到优化的方法。来源:诸葛io数据教练...
层次分析法在EXCEL中的实现
<em>层次</em>分析在excel中的<em>实现</em> 简单操作 容易学习。可用于论文制作,只需通过EXCEL便可<em>实现</em> 阿萨啊阿萨阿萨啊啊啊啊第三方的的的地方非得地方地方的非得番队副
因子分析法详细步骤——菜鸟入门
转自:http://wenku.baidu.com/link?url=rE2auC9r9UVK79Bxj6Rpk5nhE3akn2C1X-QQYpOd4MbDylV5v5-9XIK1x1MaJUegvkwXxXeiJnClmgASQuGbK4oVMBaS8x4tH83-I96_kk7
【机器学习-斯坦福】因子分析(Factor Analysis)
1 问题      之前我们考虑的训练数据中样例的个数m都远远大于其特征个数n,这样不管是进行回归、聚类等都没有太大的问题。然而当训练样例个数m太小,甚至m<<n的时候,使用梯度下降法进行回归时,如果初值不同,得到的参数结果会有很大偏差(因为方程数小于参数个数)。另外,如果使用多元高斯分布(Multivariate Gaussian distribution)对数据进行拟合时,也会有问题
AHP算法--java
一个自己写的AHP简单算法,其实就是一些循环计算而已,记录下来,以后或许会用到: 首先了解下什么是AHP <em>层次</em><em>分析法</em>(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是美国运筹学家、匹兹堡大学T. L. Saaty教授在20世纪70年代初期提出的, AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相
评价模型-TOPSIS法
TOPSIS法亦称理想解法,是一种有效的多指标评价方法。 1.1 方法和原理     首先设置多属性的决策方案集为D={d11,d2,...,dm}D={d11,d2,...,dm}D=\left\{d1_1,d_2,...,d_m\right\} ,衡量方案属性优劣的变量为x1,···,xn,x1,···,xn,x_1,···,x_n, 方案D种每个方案的nnn 个属性值构成的向量为[ai1...
主成分分析法原理及其python实现
主成分<em>分析法</em>原理及其python<em>实现</em>
Python 实现层次分析法
import csvimport numpy as npimport tensorflow as tf#大概的思路是:#1.首先输入每个指标下面对应的对比矩阵,每个这个矩阵是由专家比较每两个#指标之间的相对性重要性形成的,将这个矩阵作为输入,首先计算这个矩阵是否能#通过一致性的检验。在计算一致性时,要先求出该矩阵的特征值和特征向量。'''c1,c2 = np.linalg.eig(C)print ...
基于JAVA WEB的AHP层次分析法实践--架构
项目要求建立一个基于B/S架构的一个应用开发(包括移动端),<em>实现</em>多用户并行应用,因此,采用J2EE架构,使用Js写一个类,作为模型的核心,数据交换(包括专家系统、模型存储等)用JSP+AJAX的方式与服务器交互。最终采用了基于d3.js+jquery+jsp+mysql的技术架构<em>实现</em>用户需求。d3.js的全称是(Data-Driven Documents),顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。...
层次分析法---python实现
<em>层次</em><em>分析法</em>(The analytic hierarchy process)简称AHP 在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、<em>层次</em>化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。...
层次分析法视频
本视频介绍了<em>层次</em><em>分析法</em>的应用,有关<em>层次</em><em>分析法</em>在数学建模中的<em>实现</em>
TOPSIS方法介绍及程序实现
TOPSIS算法: TOPSIS是最著名的经典指标方法之一,最初是在1981年由Hwang和Yoon首次提出,在1992年由Chen和Hwang做了进一步的发展。TOPSIS方法引入了两个基本概念:理想解和负理想解。所谓理想解是一设想的最优的解(方案),它的各个属性值都达到各备选方案中的最好的值;而负理想解是一设想的最劣的解(方案),它的各个属性值都达到各备选方案中的最坏的值。方案排序的规则是把各
理想解法TOPSIS评价
这次的评价是在无量纲化数据之后进行的,具体无量纲的方法在上一篇综合评价里有详细介绍,下面直接开始介绍理想评价法         所谓理想评价法,就是找到各评价标准里边(就是评价矩阵里边的每一列)的最优解,然后将没一列最优解抽象出来,构建一个虚拟的评价对象,它是在每个评价指标里边都是最好的,简单的说,就是全能的一个对象,就像一个所有科目100分的学生,然后找差距呗,和理想对象差距小的肯定是好的呗。
TOPSIS算法及代码
TOPSIS的全称是“逼近于理想值的排序方法” 根据多项指标、对多个方案进行比较选择的分析方法,这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值,所谓正理想值是一设想的最好值(方案),它的的各个属性值都达到各候选方案中最好的值,而负理想解是另一设想的最坏的值(方案),然后求出各个方案与正理想值和负理想值之间的加权欧氏距离,由此得出各方案与最优方案的接近程度,作为评价方案的优劣标准。 ...
对Java.io中一些类的归纳,层次结构图
第一次写博客,希望大家多多包含,最近在学<em>java</em>.io,针对里面比较复杂的<em>层次</em>结构做了一些图。 希望和大家共勉! 大家有什么意见,也希望和我多多沟通哦
层次分析法(AHP)的Matlab实现
<em>层次</em><em>分析法</em>(AHP)的Matlab是<em>实现</em>clc; clear; A = [1 5 3 7 1/5 1 1/3 3 1/3 3 1 5 1/7 1/3 1/5 1]; [m,n]=size(A); %获取指标个数 RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; R=rank(A
APH层次分析法原理及C#实现代码
介绍了APH<em>层次</em><em>分析法</em>的原理,并对其进行了C#的<em>实现</em>,可以完成<em>层次</em><em>分析法</em>权重的计算
R语言 层次分析法
<em>层次</em><em>分析法</em>的基本思路:先分解后综合 首先将所要分析的问题<em>层次</em>化,根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解成不同的组成因素,按照因素间的相互关系及隶属关系,将因素按不同<em>层次</em>聚集组合,形成一个多层分析结构模型,最终归结为最低层(方案、措施、指标等)相对于最高层(总目标)相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。 用AHP分析问题大体要经过以下五个步骤: (1)建立<em>层次</em>结构模型; (2)构造判断矩...
白话AHP层次分析法
2014年参加数学建模美赛, 其中一道题是选出5大优秀教练,数据来源要求自行寻找。 在比赛中,我们运用了<em>层次</em><em>分析法</em>(AHPAnalytic Hierarchy Process)进行建模,好不容易理解了这一方法的思想,在自己的博客里记录一下,希望可以帮助初次接触<em>层次</em><em>分析法</em>的人,更快地理解这一的整体思想,也利于进一步针对细节进行学习。文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》,部分图片来...
层次分析法AHP - 代码注释多 - ( 数据建模 Python代码)
实际生活中,往往有一些很复杂的系统,我们没办法直观草率的确定权重,比如甲、乙、丙三人竞选总统,严谨的说,需要从三人的社交能力、管理能力、经济能力等方面来考虑,在每个方面,三位候选人的得分也不同,那么到底怎么来判断这三个人的综合得分呢?AHP可以帮助你。(请忽略现在的选举都是投票这个现实) <em>层次</em><em>分析法</em>是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、...
主成分分析法详解
问题:假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中,有两个词项为“learn”和“study”,在传统的向量空间模型中,认为两者独立。然而从语义的角度来讲,两者是相似的,而且两者出现频率也类似,是不是可以合成为一个特征呢?        《模型选择和规则化》谈到的特征选择的问题,就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。比如“学生的名字”就和他的“成绩”无关,使用的是互信息的方法。        而
从零开始实现主成分分析(PCA)算法
前面两篇文章详细讲解了线性判别分析LDA,说到LDA,就不能不提到主成份分析,简称为PCA,是一种非监督学习算法,经常被用来进行数据降维、有损数据压缩、特征抽取、数据可视化(Jolliffe, 2002)。它也被称为Karhunen-Loève变换。1. PCA原理PCA的思想是将nn维特征映射到kk维空间上k&amp;lt;nk&amp;lt;n,这kk维特征是全新的正交特征,是重新构造出来的kk维特征,而不是...
主成分分析法:简介
1.主成分<em>分析法</em>简介 从本质上来讲,主成分<em>分析法</em>是一种空间映射的方法,将在常规正交坐标系(我们看到的)的变量通过矩阵变换操作映射到另一个正交坐标系中的主元。做这个映射的目的是为了减少变量间的线性相关性。那么问题来了,1)为什么有这样的目的,主成分<em>分析法</em>可以用到什么地方? 2)要怎么设计这个中间的变换矩阵,能够达到我们的目的? 1)主成分<em>分析法</em>有什么用? 本来变量之间有线性相关性,现在都变
主成分分析代码实现
如何利用python<em>实现</em>主成分<em>分析法</em>呢?本文给出了详细代码和案例
层次分析法的VB程序
利用VB语言开发的<em>层次</em>分析软件。其中包括经典的例子和源程序代码。
层次分析法在matlab上的实现
       <em>层次</em><em>分析法</em>(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯.塞蒂(T.L.saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、<em>层次</em>化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和...
层次分析法(AHP)—matlab实现
<em>层次</em><em>分析法</em>是一种主观的决策方法,可以用来确定一些指标权重,辅助决策依据的一种定性分析方法,<em>层次</em><em>分析法</em>运用前需要构造<em>层次</em>模型:决策层,中间层(指标层),底层(选择层);形成等级<em>层次</em>;然后构造两两对比矩阵,通过9分位数来进行构造;对对比矩阵进行求最大特征值和特征向量,进行一致性检验;最后得到权重向量。具体<em>实现</em>过程如下Matlab程序: clc; clear; A=[1 1.2 1.5 1.5
AHP(层次分析法)原理及案例
AHP(<em>层次</em><em>分析法</em>)原理及案例先结合日常生活中的例子深入浅出的讲解了AHP的原理,随后结合案例给出了<em>层次</em><em>分析法</em>的具体操作<em>实现</em>过程。
模糊层次分析法的Matlab实现
模糊<em>层次</em><em>分析法</em>的Matlab<em>实现</em>;
Java输出一个数的所有因子并但返回个数的算法
先提出一些概念: 因数:一个数,如果存在可以被它整除的数,则这些数都是该数的因数。 规定0没有因数,1的因数是1,其他的比如4的因数有“1”、“2”、“4 因子:一个数,如果存在可以被它整除的数且这些数不包括它本身,则这些书都是该数的因子。 规定0没有因子,1的因子是1,其他的比如4的因子有“1”、“2”//输入一个数,输出这个数的所有因子,并返回因子的个数int getFactors(in
主成分分析和因子分析区别与联系
主成分分析可以简单的总结成一句话:数据的压缩和解释。常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标,并且给综合指标所包含的信息以适当的解释。在实际的应用过程中,主成分分析常被用作达到目的的中间手段,而非完全的一种分析方法。可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分,以及每个主成分与原来变量之间线性组合关系式。但是细心的朋友会发现,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分...
数模(1)——层次分析法
数模系列方法来自b站:https://www.bilibili.com/video/av20238704 简介: <em>层次</em><em>分析法</em>(AHP)是一种<em>层次</em>权重决策分析方法,日常生活中比如:冰箱品牌的选购(考虑到价格,性能,售后等因素);旅游景点的选择(交通,居住环境,饮食等)。 步骤: 1.建立<em>层次</em>结构模型 2.构造判断(成对比较)矩阵 3.一致性检验   1.建立<em>层次</em>结构模型(以选择旅游地...
层次分析法 matlab 源程序 非常实用
<em>层次</em><em>分析法</em> matlab 源程序 非常实用 希望对各位有用
层次分析法中计算权重的代码
利用<em>层次</em><em>分析法</em>需要计算权重,而权重的计算和使用是比较麻烦的,在这里封装了一些方法。注意的吧,这个东西需要一点知识,代码应该没问题。
数学建模:层次分析法一致性检验MATLAB代码
数学建模:<em>层次</em><em>分析法</em>一直性检验MATLAB代码
层次分析法--matlab实现
1.构建<em>层次</em>结构模型 构建成对比较矩阵 不一致性检验(程序可进行一致性检验。。。略) 2.实际问题解决 关于Bn是B1,B2,B2对An的权重(Bn与B1,B2,B2,不是一个意思。。。。。。可求对sum(Bi*An)(i...n)目标的权重) %<em>层次</em><em>分析法</em>(AHP) disp('请输入判断矩阵A(n阶)'); A = input('A='); [n,n] = si...
模糊层次分析法代码
FAHP的matlab,模糊<em>层次</em><em>分析法</em>的matlab的代码,一致性和单排序
层次分析法matlab实现代码
首先确定好<em>层次</em>结构模型之后,在matlab中输入成对比较矩阵A,Ci,然后依次把A,Ci赋值给A执行下面的代码 [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1); m(2)=max(x(:,2)); y(:,2)
matlab实现层次分析法
function [Q,CI,CR]=levelAnalysis(A) [m,n]=size(A); RI=[0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; %RI的值 R=rank(A); %求A的秩 [V,D]=eig(A); %求A的特征值和特征向量,其中D为特征值,V为特征向量 B=max(max(D)); %获得最大的特征
层次分析法MATLAB程序
作为一个数学人,对于<em>层次</em><em>分析法</em>,我的评价同下: 其主观作用太强,例如,那个矩阵的由来就无根据,仅仅是由若干尺度表主观推出来的,并不是真正定量的严谨的计算推理,类似的还有模糊评价里的专家评定,虽无力吐槽,作为一个知识,还是贴一段代码。 clear clc a=[1 3 5;1/3 1 3;1/5 1/3 1]; b1=[1 1/3;3 1]; b2=[1 5;1/5 1]; b3=[1 3;1/3
平行因子分析法(drEEM2.0)
MATLAB<em>实现</em>平行<em>因子<em>分析法</em></em>(PARAFAC)
ahp层次分析法权重自动计算模板
ahp<em>层次</em><em>分析法</em>权重自动计算VBA模板,ahp<em>层次</em><em>分析法</em>权重自动计算VBA模板,
模糊层次分析法软件-好软件
模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>模糊<em>层次</em><em>分析法</em>
AHP/层次分析法
Analytic Hierarchy Process(AHP),<em>层次</em><em>分析法</em>,由T.L.Saaty于上世纪70年代提出,是一种<em>层次</em>权重决策分析方法。 根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成要素。 按照因素之间的相互影响及隶属关系,将因素按不同<em>层次</em>聚集组合,形成多<em>层次</em>的结构。
AHP层次分析法计算权重
一. AHP<em>层次</em><em>分析法</em>介绍 <em>层次</em><em>分析法</em>(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法, 它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、 灵活而又实用的多准则决策方法。 1 <em>层次</em><em>分析法</em>的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科...
建模方法(九)-层次分析法(AHP)算法和应用
问题提出 1.买钢笔,一般要依据质量、颜色、实用性、价格等方面的因素来选择某一只钢笔。 2.我们如果想要给一些问题的指标设定权重,而又减弱主观因素在里面。 对于这些问题我们都可以使用AHP算法,让结果尽量接近实际。AHP可以解决给指标计算权值,可以帮助我们对可选方案做决策。 <em>层次</em>分析算法的思想 他依靠目标与影响目标的因素的联系紧密程度给各个指标或者候选方案赋予一个权值。 算法步骤 ...
模糊层次分析Matlab实现
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学,是在美国控制论专家A.Zadeh教授于1965年提出的模糊集合的基础上发展起来的一门数学分支。 模糊综合评价模型,其基本思想是:在确定评价因素、因子的评价等级和权值的基础上,运用模糊集合变换原理,以隶属度描述个因素、因子的模糊界线,构造模糊矩阵,通过多层的复合运算,最终确定评价对象所属等级。
MATLAB实现层次分析法计算权重的代码函数实现
function Q=AHP(A) [m,n]=size(A); RI=[0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51]; R=rank(A);                         %求判断矩阵的秩 [V,D]=eig(A);                      %求判断矩阵的特征值和特征向量,V特征值,D特征向量;
一种基于层次分析法的改进KNN算法
说明 由于是第一次写论文,这篇论文只发表在了本科学校的学报上,在2018年7月12号已经上传知网,在知网网址为:一种基于<em>层次</em><em>分析法</em>的改进KNN算法 。之前忙于整理机器学习笔记,而忽略这篇论文的整理。 前言 本篇论文是对KNN算法的做出的改进,在本篇博客里就不介绍KNN算法的相关介绍,若有需要请移步:机器学习实战——KNN分类算法。同时在论文的实验部分,将本文提出的改进算法与2013年10...
数学建模之层次分析法(AHP)
<em>层次</em><em>分析法</em>(Analytic Hierarchy Process) AHP是对一些较为复杂的,较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难以完全定量分析的问题。 它是美国运筹学家T.L.Saaty教授于上世纪70年代初期提出的一种简便,灵活而又实用的多准则决策方法。 目录 <em>层次</em><em>分析法</em>(Analytic Hierarchy Process) 一、建模步骤 二、<em>层次</em>结构模型 ...
【算法类原创】层次分析法的内涵
        因作者时间有限,所以不会对一些常用的算法计算步骤着以重墨,而会专注于介绍资料上很难查到甚至查不到的内容。如果有需要,作者会考虑写一些介绍算法以及算法应用的文章。        下一篇作者会用一个很简单的方法证明诸如主成分<em>分析法</em>、灰色关联度法等一类方法的“荒谬性”,同时会解释在实际应用中如何正确的使用这些方法。        下下篇作者会考虑介绍一种新的计算思路(研一的时候设计的,当...
Matlab实现层次分析法(AHP)代码
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