01AHP方法过程 层次分析法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、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一
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2023-06-19 13:46:08
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前言今天试了下用python实现层级聚类，感觉还是有不少问题。转专业的一只小菜鸡，初学代码，写的很简陋，希望各位大牛能指出不足之处。代码输入是一个长度可选的列表。这里用random随机生成，10个数据，并把数据用字母'a'、'b'等依次标记。算法实现中用树结构存储数据。树的每一个节点都是一个数据集，它的左右子树代表该节点包含的两个数据集。计算所有数据相互的距离（x1.value - x2.valu
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2023-09-30 21:58:26
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层次聚类算法的主要优点在于我们无需事先知道最终所需集群数量。很遗憾的是，网上并没有很详细的教程讲述如何使用 SciPy 的层次聚类包进行层次聚类。本教程将帮助你学习如何使用 SciPy 的层次聚类模块。命名规则在我们开始之前，我们先设定一下命名规则来帮助理解本篇教程：X - 实验样本(n 乘 m 的数组)n - 样本数量m - 样本特征数量Z - 集群关系数组(包含层次聚类信息)k - 集群数量导
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2024-02-29 15:13:06
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层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法，K-Means聚类是一种分散性聚类算法，本节主要是基于数据结构的聚类算法——层次聚类和基于密度的聚类算法——DBSCAN两种算法。1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见，这就是一种层次聚类的树结构，层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构，在这颗树中，树的底层是原始数据点，顶层是一个聚类的根节点。 创建这样一棵树的方
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2023-08-09 13:08:52
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层次聚类步骤：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是：1、(初始化)把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、按一定规则选取符合距离要求的类别，完成类间合并；3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束。随机森林步骤：从原始训练集中使用Bootstraping方法随机有放回采样选出m个样本，共进行
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2023-09-22 07:53:31
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# 层次聚类算法及其在数据分析中的应用
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本按照相似性进行分组。相比于其他聚类算法，层次聚类能够输出聚类结果的层次结构，更直观地展示数据的组织关系。
## 层次聚类算法原理
层次聚类算法通过逐步合并或分裂样本来构建聚类层次结构。它有两种主要的策略：自底向上的凝聚（Agglomerative）
原创
2023-10-20 16:48:06
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# Python层次性分析（Hierarchy Analysis）入门
在数据分析和决策支持系统中，层次性分析（Hierarchy Analysis）是一种常见的方法，用于评估和比较选项的重要性和优先级。这种技术有利于理清不同因素之间的关系，并得出全面的结论。本文旨在帮助刚入行的小白实现基本的 Python 层次性分析代码。
## 实现流程
下面是实现层次性分析的基本流程：
| 步骤 |
一·、模型介绍 层次分析法（AHP）是美国运筹学家萨蒂于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间
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2023-06-12 15:22:52
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前言K-means 聚类，介绍了 K-means 算法以及一些优化改进的算法，通过此了解聚类分析，接下来我们进一步的介绍聚类分析的其他方法。本篇代码可见：Github一、层次聚类\quad\quad 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：凝聚的层次聚类：AGNES算法(AGglomerative N
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2023-08-15 14:48:49
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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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目录0.层次聚类的概念0.1 聚合层次聚类0.2 分裂层次聚类1.凝聚层次聚类算法步骤1.1 算法过程1.2算法案例0.层次聚类的概念 层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。他的基本思路是每个样本先自成一类，然后按照某种规则进行合并，直到只有一类或者某一类的样本只有一个点。层次聚类又分为自底而上的聚合层次聚类和自顶而下的分裂
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2023-10-05 13:38:47
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ccfx_Learn.m
%% 注意：在论文写作中，应该先对判断矩阵进行一致性检验，然后再计算权重，因为只有判断矩阵通过了一致性检验，其权重才是有意义的。
%% 在下面的代码中，我们先计算了权重，然后再进行了一致性检验，这是为了顺应计算过程，事实上在逻辑上是说不过去的。
%% 因此大家自己写论文中如果用到了层次分析法，一定要先对判断矩阵进行一致性检验。
%% 而且要说明的是，只有非一致矩阵的判断矩
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2024-07-04 21:30:22
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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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文章目录理论基础三角模糊数概念参考Python源码测试 理论基础模糊层次分析法（）将模糊理论（）嵌入到基本层次分析法（）中。是一种广泛应用于各种多准则决策问题的决策工具,它将不同的备选方案与不同的标准进行成对比较，并为多标准决策问题提供了决策支持工具。在一般的AHP模型中，目标在第一层，标准和子标准分别在第二层和第三层，第四个层次为备选方案。由于基本AHP不包括个人判断的模糊性，它通过受益于模糊
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2024-01-03 13:12:02
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# 如何在Python中实现层次聚类
层次聚类是一种常用的聚类方法，它通过逐步合并或划分聚类来构建数据的层次结构。在这篇文章中，我们将学习如何在Python中实现层次聚类。我们将分步骤进行讲解，通过代码示例来帮助理解。
## 整体流程
首先，让我们看看整体流程，可以用下面的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
# Python层次聚类实例代码实现指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python层次聚类的实例代码。层次聚类是一种将数据点分成不同的组的聚类方法，通过计算数据点之间的相似性进行分类。在本文中，我将向你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码及说明。
## 实现流程
下面是实现Python层次聚类的步骤流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-04-09 05:06:02
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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
## 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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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
