外部数据的获取方式主要有以下两种。第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个
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2023-07-31 23:24:20
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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
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2020-03-01 17:51:00
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层次分析法(Python）第一步 分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构(根据题意和一些文献确定 画的层次分析图一定要在论文中画出第二步 对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵（判断矩阵) 准则层—方案层的判断矩阵的数值可以自己填，但要结合实际来填写，如果题目中有其他数据，可以考虑利用这些数据进行计算。第三步 由判断矩阵计算被比较元素
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2023-06-07 15:36:06
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如果大家发现文章中有任何错误，欢迎在留言区批评指正，我也会持续更新有关数学建模学习的笔记。目录一、算法简介二、问题分析及理论基础层次分析法的思想：一致性检验步骤：计算权重：1、算术平均法2、几何平均法：求几何平均值 3、特征值法：总结：层次分析法步骤三、层次分析法的缺点四、代码实现五、例题 耳机挑选问题一、算法简介 层次分析法（The analyti
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2023-10-01 17:01:28
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文章目录第一步 导入第三方库和案例数据第二步 标准化数据第三步 判断矩阵一致性检验第四步 计算权重第五步 计算综合得分第六步 导出综合评价结果 层次分析法是建立递阶层次结构，通过比较评价准则（评价指标）的两两重要程度对评价方案（评价对象）进行综合评价的方法 递阶层次结构从上到下一般包括“目标层”、“准则层”、“方案层”举个例子：我们计划在周末观看一部超英电影“目标层”——选择一部超英电影“准则层
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2023-11-22 17:33:38
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目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
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2023-08-12 22:26:53
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提示：仅用到AHP层次分析法的部分功能因此只完成了python的部分实现 目录前言一、AHP是什么？层次分析法的特点：层次分析法的原理：二、使用步骤参考视频 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、AHP是什么？层次分析法的特
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2023-10-01 13:58:40
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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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## Python层次分析法代码实现
### 1. 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python编写层次分析法的代码。层次分析法是一种用于多标准决策的方法，它能够帮助我们权衡不同因素的重要性，并做出相应的决策。
在本文中，我将为你提供一个完整的代码实现示例，并逐步解释每一步骤所需的代码和其意义。让我们开始吧！
### 2. 整体流程
下面是整个“python层次分析法代码”的流程图
原创
2023-09-06 03:23:17
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# 层次分析法（AHP）在Python中的实现
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于多标准决策分析的结构化技术。它通过将复杂的决策问题分解为多个层次的问题，使得决策者能够以简单的方式做出更为合理的选择。AHP合并了定性和定量的比较，从而量化主观判断。
## 层次分析法的基本步骤
层次分析法的基本步骤可以概括为以下几个方面：
1. **构建层
前言： 在前期，我们讨论了成功失败算法和黄金分割算法，那么这一期，我们来看看一种最为常见也最为简单的一维搜素方法——二分法当对收敛速度要求不是很高并且函数性质较好时，我们就可以采用两分法。具体做法如下：设函数在区间[a，b]上为具有一阶导数的单峰函数，且满足。令，如果，则最优解为。若，则令，区间被减半，重新开始。若，则令，区间被减半，重新开始，直到区间的长度小于事先给定的精度ε，或者ε为
## 层次分析法（AHP）简介
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于决策分析和复杂问题解决的多准则决策方法。它通过构建多层次的决策模型，将复杂问题拆解为相对简单的结构，并通过问卷调查等方式为各个要素打分，从而帮助决策者做出更加科学合理的选择。
### AHP的基本步骤
AHP通常包括以下几个步骤：
1. **构建层次结构**：将决策问题分解成
之前上课小作业要让用层次分析法分析一个案例，因为计算繁琐，就整巴了一个python的代码，发上来记录一下：import numpy as np
class AHP:
"""
相关信息的传入和准备
"""
def __init__(self, array):
## 记录矩阵相关信息
self.array = array
## 记录矩阵大小
self.
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2023-08-20 20:05:34
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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。 比如买钢笔，一般要依据质量、颜色、实用性、价格、外形等方面的因素选择某一支钢笔。 又比如假期旅游，是去风光秀丽的苏州，还是去迷人的北戴河，或者是去山水甲天下的桂林，一般会依据景色、费用、食宿条件、旅途等因素选择去哪个地方。我们可以利用上一节讲的模糊综合评判的方法，对每一个备选方案都进行一次打分，最后取分最高的。不
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2023-11-10 20:36:34
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论文：Fuzzy Analytic Hierarchy Process: A performance analysis of various algorithms（查题目了才知道原来Fuzzy是模糊的意思哈哈哈哈对8起<一>那么什么是FAHP和AHP呢？该类方法对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据。（原来是决策相关方法 AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困
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2023-10-12 21:46:35
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数据分析工作涉及到很多的分析方法，比如说杜邦分析法、漏斗分析法以及矩阵关联分析法，这些方法都是能够帮助我们更好地进行数据分析工作。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于杜邦分析法、漏斗分析法和矩阵关联分析法的相关知识，希望能够更好地帮助大家增长见识。1.杜邦分析法数据分析中的杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并最先采用的一种综合分析方法，又称杜邦财务分析体系，简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在
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2023-10-16 16:54:21
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主函数部分A=input("请输入准则层矩阵：\n");%A为因素层的成对比较矩阵yizhi=YiZhiXingJianYan(A)%%判断是否是一致性矩阵,CI存放了每个矩阵的CI值weight=TeZhengZhiWeight(A)%%求出来准则层各个因素的权重 存放在weight中[n,l]=size(A);B=cell(1,n); %用来存储每个因素下的成对比较矩阵RIAll = [0,0
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2023-07-04 19:54:51
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我们在上一篇文章中给大家讲解的杜邦分析法的指标关系说明，在这篇文章中我们给大家说一下杜邦分析法的分析思路。杜邦分析法需要从营业净利率、总资产周转率、权益乘数这几个方面考虑清楚，这样我们才能够真正掌握好杜邦分析法。首先给大家说一下杜邦分析法的结构，杜邦分析采用金字塔结构，把企业净资产收益率逐级分解为多项财务指标的比值或乘积，这样有助于我们深入分析企业的经营状况。我们从营业净利率说
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2023-12-20 09:02:27
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文章目录前言方法简介封装演示具体实现层次单排序及一致性检验权重计算算法理论算法代码一致性检验算法理论算法代码层次总排序及一致性检验权重计算算法理论算法代码一致性检验算法理论算法代码 前言学习了一下大佬们的层次分析法实现，但是感觉封装的不够方便，不同的题目修改的地方有一点多；自己再次进行了修改封装，更便于多次的使用。方法简介层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 A
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2024-02-17 08:16:39
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# 模糊层次分析法 Python 代码实现指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start((开始))
Input((输入数据))
Step1((步骤1：构建判断矩阵))
Step2((步骤2：计算权重))
Step3((步骤3：一致性检验))
Output((输出最终结果))
Start -
原创
2024-04-19 04:14:55
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