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

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...

因子分析法--用Java语言设计算法

懂了因子分析的原理，再来根据实际问题设计算法。 样本数据标准化—公式如下： <em>java</em><em>实现</em>代码如下： // 计算期望与标准差,标准化数据 public double[][] getStandard(double[][] array) { int h = array.length; // 行号--h int l = array[0].length;// 列号

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

最大公约数(公因子)多种java实现方法

&nbsp &nbsp最大公因数，也称最大公约数、最大公因子，几个整数，公有的约数，叫做这几个数的公约数；其中最大的一个，叫做这几个数的最大公约数。例如：12、16的公约数有1、2、4，其中最大的一个是4，4是12与16的最大公约数.方法一 辗转相除法: 如求(9, 15)的 最大公因子 9 / 15 = 0….9 15 / 9 = 1….6 9 / 6 = 1……3 6 / 3 =

因子分析数据

因子分析数据 因子分析（各地区年平均收入）.sav

AHP因子分析法的ＪＡＶＡ实现，决策支持系统

文档之中有源代码，介绍的系统开发的一些内容，值得借鉴下

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

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...

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,...

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

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...

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

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（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（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

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...

excel实现的层次分析法

excel<em>实现</em>的<em>层次</em><em>分析法</em>，以前网上下载的，提供给还没有的朋友使用

层次分析法java实现续

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....

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

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

java编写的主成分分析（PCA）降维技术

<em>java</em>编写的主成分分析降维，用的是机器学习鸢尾花数据，该数据从mysql数据库中读取得到，用Jama.jar<em>实现</em>矩阵运算，hashmap的key存特征值，value存对应的特征向量。

1.5-因子分析

因子分析 因子分析模型是主成分分析的推广。它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。 因子分析的思想始于1904年Charles Spearman对学生考试成绩的研究。近年来，随着电子计算机的高速发展，人们将因子分析的理论成功地应用于心理学、医学、气象、地质、经济学等各个领域，也使得因子分...

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。

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 ...

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

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

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。

建模方法（四）-因子分析定义和应用

因子分析(factor analysis)也是一种降维、简化数据的技术。 它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，使用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的 数据结构。这几个抽象的变量被称作“因子”，能反映原来 众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而 因子一般是不可观测的潜在变量。 例如：商店的环境、商店 的服务和商品的价格作为因子，这三个方面除了价格外，商店的环境 和服务质量，都是客观...

因子分析建模步骤

转载一：http://blog.csdn.net/guang_mang/article/details/78724142 转载二：http://blog.csdn.net/ITzym/article/details/70140429

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

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

数据建模 - 层次分析法AHP - 代码注释多 - （ Python）

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、...

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）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

机器学习：Factor analysis因子分析

这部分内容还是挺奇怪的，学生的时候感觉不难啊，但是把复盘的时候，总是各种难以明说的困惑，不知道是不是因为戒烟，注意力不够专注，总之，学的不是很容易。 说归来因子分析，解决的是维度高，样本不足的情况下，模型建立的问题。我们之前讲的混合高斯模型里都是维度数远小于样本数的情况，如果维度是远大于样本数的话，我们仍然用以前的方法建立混合高斯模型会遇到问题，因为在这种情况，协方差会等于0，也就是说我们无法表

推荐算法之潜在因子(Latent Factor)算法

本文转自http://blog.163.com/l_greatsea/blog/static/204986044201531792747661/，所有权力归原作者所有。   本算法整理自知乎上的回答@nick lee  应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的

因子分析(factor analyis)

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（因为方程数小于

SPSS做因子分析（非常细致的过程）

SPSS案例分析3：因子分析 因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。小兵也凑个热闹，参考《SPSS统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列  的第三篇文章。【一、概念】探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。通俗点：因子分析是寻找潜在...

主成分分析，聚类分析，因子分析的基本思想以及他们各自的优缺点

一、基本思想   主成分分析 就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。 因子分析 是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。 聚类分析 是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特...

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>；

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)

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。

评价类（模糊综合评价+层次分析法模型）

管理类文科类的综合评价模型都可以做，一般都是<em>层次</em><em>分析法</em>ahp，主成分pca /因子分析，灰色关联度，熵权法，topsis求指标权重，然后做一个排序。如果结合2种或者3种模型，，结合的方法分内在和外在结合， 1 外在的结合就是2种方法分别求权重，然后用一个公式把他们结合在一起做一个归一化排序 2 内在结合就是在一种方法上，原理里面算的步骤里面结合另外一种模型的权重， 我看了很多相关文章基本都...

AHP算法--java版

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

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

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。...

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（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

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...

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

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...

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。

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>

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

Matlab实现层次分析法(AHP)代码

-

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 ...

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

用MATLAB进行层次分析法时计算权向量的代码。

<em>层次</em><em>分析法</em>从基本应用的角度上来说，可以认为成一种进行决策分析的方法。它适用于那些缺乏定量数据的决策场景。通过将一个复杂目标进行分层，最后达到评判最优方案的目的。<em>层次</em><em>分析法</em>将一个复杂目标分为三层：A.目标层：这一层一般只有一个元素，就是最后要<em>实现</em>的目标，因而叫做目标层。B.准则层：这一层的元素，一般是<em>实现</em>上一层目标要考虑到的多个因素。比如我们的目标层是买一套合适的房子，那准则层就可以是价格，地理位置...

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...

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。

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。

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

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）

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[][];/...

白话AHP层次分析法

2014数学建模美赛中一道题是选出5大优秀教练，个人的数学功底很弱，通过建模学习了<em>层次</em><em>分析法</em>（AHP  Analytic Hierarchy Process），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》，部分图片来源于WIKI 文章分

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

《数学建模》之层次分析法

1.<em>层次</em><em>分析法</em>与数学建模 在数学建模中，通常解决的问题是：“影响某一问题的几个因素的权重大小”、“产生某一问题的主要的因素分析”、“权重的大小分析”。当然在现实生活中的应用也是十分广泛而且一样的不知不觉。最简单的就是你想去几个地方旅游，但是要综合考虑时间、金钱、当地的风景、当地的旅游数是否较多等等因素。 2.<em>层次</em><em>分析法</em>的基本原理与步骤 <em>层次</em><em>分析法</em>（ Analytic

数学建模·层次分析法基本步骤及参考代码

<em>层次</em><em>分析法</em>步骤： 1． 分析系统中各因素之间的关系建立系统的递阶<em>层次</em>结构： （1） 最高层 （2） 中间层 （3） 最低层 2． 构造两两成对比的判断矩阵。 3． <em>层次</em>单排序及其一致性检验。 4． <em>层次</em>总排序。 参考代码（博主xddc总结）： 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...

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 ...

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

层次分析法量化用户的产品偏好

<em>层次</em><em>分析法</em>量化用户的产品偏好               用户对产品有很多行为，如何进行用户行为分析来量化用户对产品的喜好程度呢？               比如豆瓣FM，用户可以点击“喜好”和"扔进垃圾箱"等；比如优酷视频，用户可以顶，踩，分享等。               我们如何通过这些行为信息分析用户对这首歌的喜好程度，对这个视频的评分是多少。

【MATLAB · 代码】数学建模（一）层次分析法使用的代码

程序一： %对A矩阵一致性检验 A=[1 3 5 7; 1/3 1 3 5; 1/5 1/3 1 2;1/7 1/5 1/2 1 ] [X,Y]=eig(A) eigenvalue=diag(Y)%特征值 lamda=max(eigenvalue)%矩阵最大特征值 Y_lamda=Y(:, 1)%最大特征值对应的特征向量 W=X(:,1)/sum(X(:,1))%归一化特征向量

【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...

基于层次分析法的信息安全风险评估量化法的研究报告

没想到小组题目会成为第一篇文章。写得不好请见谅 选取的是算是最简单的基于<em>层次</em><em>分析法</em>的模型，说它简单因为有现成的<em>层次</em><em>分析法</em>软件yaahp，简单明了容易上手。 先附上yaahp9.0链接：http://pan.baidu.com/s/1pKLUR03 解压后安装 主要参考文献： 基于<em>层次</em><em>分析法</em>的信息安全风险评估量化方法研究_李鹏宇 基于<em>层次</em><em>分析法</em>的信息安全风险评估应用研究_赵越一个是<em>层次</em><em>分析法</em>

AHP层次分析法软件

<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模<em>层次</em><em>分析法</em> 数学建模

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；

迈实学术层次分析法ahp软件

迈实学术<em>层次</em><em>分析法</em>ahp软件 （analytic hierarchy process）

史上最牛的层次分析法相关的论文参考文献

很全面的<em>层次</em><em>分析法</em>相关的论文参考文献，方便基于这个论文题目的朋友1

一篇关于层次分析法的英文文章

可以看看 帮助你了解AHP 锻炼你学习英语的能力

层次分析法告诉你如何选择一部手机

问题描述：通讯交流在当今社会显得尤其重要，手机便是一个例子，现在每个人手里都有至少一部手机。但如今生产手机的厂家越来越多，品种五花八门，如何选购一款适合自己的手机这个问题...

文章热词 Java Java教程 Java培训 Java学习 Java价格

相关热词 ahp层次分析法c++ android 组件继承层次 android应用层次关系图 java 能不能实现c++所有功能 java程序员学习python java区块链教程