一、层次分析法 AHP 学习笔记主要用于解决多因素的评价类问题。例如高考填报志愿时，需要考虑到学习氛围，校园景色，男女比例等等。法一根据权重计算得分 优点：计算量小 缺点：片面，不周全直接考虑各因子对因素有多大程度影响时，常常会因考虑不周，而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据 --《数学建模算法与应用》法二分而治之，两两指标互相比较表中数据代表相对重要性程度，如花费比景色稍微重要，
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2024-07-21 16:45:51
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###读取数据常见错误： 在读取数据过程中可能遇到以下问题，参照上一篇博客：可能遇到报错：1、Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop(“size cannot be NA nor exceed 65536”) : missing value where TRUE/FALSE needed没有处理数据转化距离。2、Error in hclust(di
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2023-08-22 22:15:22
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今天给大家展示基于R语言的聚类，在此之前呢，首先谈谈聚类分析，以及常见的聚类模型，说起聚类我们都知道，就是按照一定的相似性度量方式，把接近的一些个体聚在一起。这里主要是相似性度量，不同的数据类型，我们需要用不同的度量方式。除此之外，聚类的思想也很重要，要是按照聚类思想来说，主要有这么几大类，第一大类是基于分割的聚类，比如k-means，以及按照这个思路进行了简单扩展的几个聚类，如k-median等
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2023-08-21 12:07:14
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参考用书：数据挖掘：R语言实战 黄文 王正林 编著 判别分析判断样本所属的类别，其依据是那些已知类别样本的属性信息。 主流的三大判别分析算法费希尔判别、贝叶斯判别和距离判别 费希尔判别的基本思想就是投影，即将高维空间的点向低维空间投影，从而简化问题进行处理 投影轴的要求，保证每一类之内的投影值所形成的类内离差尽可能小，不同类之间的投影所
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2023-09-05 21:18:36
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目录什么是主成分分析主成分推导主成分的分析过程R语言计算主成分分析注意事项什么是主成分分析principal-compon-analysis PCA，是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，由Pearson提出，由Hotelling发展，主成分分析是通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法，这些主成分保留原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性组合。主成分推
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2023-08-06 12:16:31
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，起到数据约减和集成的作用。在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可
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2024-04-09 20:36:09
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## R语言层次分析法入门指南
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种用于决策分析的多标准决策工具。在此过程中，可以通过将复杂问题分解为多个层次，从而更清晰地进行决策。下面，我们将通过一个简单的示例来介绍如何在R语言中实现层次分析法。
### 整体流程概述
实现层次分析法的总体流程如下：
| 步骤 | 描述
# 层次分析法在R语言中的实现
## 介绍
欢迎你，作为一名刚入行的小白，要学会在R语言中实现“层次分析法”。我作为一名经验丰富的开发者将会带领你完成这个任务。首先，让我们来看一下整个实现的流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(计算权重矩阵)
B --> C(计算一致性指标)
C --> D(输出结果)
```
原创
2024-04-22 07:15:35
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# 如何在R语言中实现层次分析法
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种多标准决策方法，广泛应用于各种领域中的决策分析。如果你是刚入行的小白，本文将为你提供一个详细的流程，从数据准备到计算结果，每一步都将手把手指导你如何实现AHP方法。
## 整体流程
在使用R语言进行层次分析法时，我们可以遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-09-09 04:16:24
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层次分析法(Analyt Hierarchy Process，缩写AHP)是将决策有关的元素分解成目标、准指、方案等层次，在次基础上进行定性和定量分析的决策方法。本文通过一个示例描述R的实现过程。概述层次分析法计算指标权重的基本思路是，首先建立有效的递阶指标系统，然后主管地将指标两两对比构造判定矩阵，再根据判定矩阵进行数字处理及一致性检验，就可获得各个指标的相对重要性权数。例子：在地区间宏观经济效
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2023-10-27 11:23:46
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# R语言层次分析法代码实现
## 1. 简介
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种常用的多属性决策方法，可以用于解决复杂的决策问题。在R语言中，我们可以使用`ahp`包来实现层次分析法。
本文将按照以下流程介绍如何使用R语言实现层次分析法：
```mermaid
graph TD
A(确定决策问题) --> B(构建层次结构模型)
B --> C
原创
2023-08-30 03:56:55
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在上一章节，博主介绍了baging和boosting的原理 本章主要讲解R代码1 R准备工作#R中的adabag包均有函数实现bagging和adaboost的分类建模（另外，ipred包中的bagging（）函数可以实现bagging回归）。第一题就利用adabag包实现bagging和adaboost建模，并根据预测结果选择最优模型。 #a) 为了描述这两种方式，先利用全部数据建立模型： #利
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2023-12-09 14:21:25
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对一个事物的评价往往会涉及多个因素或者多个指标，评价是在多个因素相互作用下的一个综合判断。多指标综合评价方法具有以下的特点：包含若干个指标，分别说明被评价对象的不同方面，评价方法最终要对被评价对象作出一个整体性的评判，用一个总指标来说明被评价对象的一般水平。层次分析法（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
文章目录1 建模步骤2 层次结构模型3 构建成对比较矩阵4 实际问题解决5 代码和结果分析5.1 代码 15.2 代码 25.3 分析1 建模步骤运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：建立递阶层次结构模型；构造出各层次中的所有判断矩阵；
原创
2022-03-01 14:48:02
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文章目录1 建模步骤2 层次结构模型3 构建成对比较矩阵4 实际问题解决5 代码和结果分析5.1 代码 15.2 代码 25.3 分析1 建模步骤运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：建立递阶层次结构模型；构造出各层次中的所有判断矩阵；层次单排序及一致性检验；层次总排序及一致性检验。2 层次结构模型层次分析法是用来根据多种准则，或是说因素从候选方案中选出最优的一种数学方法3 构建成对比较矩阵准则层的五个因素比较矩阵4 实际问题解决Bi是三个地点关于准则层的比较矩阵
原创
2021-06-10 17:04:09
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问题描述以下内容来自维基百科This example describes the use of the AHP in choosing a leader for a company whose founder is about to retire. There are several competing candidates and several competing criteria for c
原创
2022-03-18 11:24:53
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最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。相关视频相关分析（correlation analysis）是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。分类:·&n
文章目录前言一、主体——ccfx.m二、函数1. ccfx_1.m2. check.m3. ccfx_2.m 前言本篇是学习清风的B站课程后完善的层次分析法的Matlab代码，记录下来，也方便自己以后看提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、主体——ccfx.m% 层次分析法
%% 输入判断矩阵
clear;clc;
judge_matric=input('请输入判断矩阵：');
di
上期与大家分享的传统分类算法都是建立在判别函数的基础上，通过判别函数值来确定目标样本所属的分类，这类算法有个最基本的假设：线性假设。今天继续和大家分享下比较现代的分类算法：决策树和神经网络。这两个算法都来源于人工智能和机器学习学科。首先和小伙伴介绍下数据挖掘领域比较经典的Knn（nearest neighbor）算法（最近邻算法）算法基本思想：Step1：计算出待测样本与学习集中所有点的距离（欧式
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2023-06-21 18:56:47
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一、层次分析法原理层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T. L. Saaty）于20世纪70年代中期提出，用于确定评价模型中各评价因子/准则的权重，进一步选择最优方案。该方法仍具有较强的主观性，判断/比较矩阵的构造在一定程度上是拍脑门决定的，一致性检验只是检验拍脑门有没有自相矛盾得太离谱。二、代码实现需要借助Python的numpy
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2023-08-12 22:30:30
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