一、层次分析法的使用流程：1. 建立层次结构模型首先绘出层次结构图，正常三层是比较常见的：决策的目标、考虑的决策准则因素和决策对象。按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层（如下图是四层结构的）2. 分层构造判断矩阵。多层次的评价指标体系结构一般比较复杂，各种评价指标的权重难以确定，通过两两比较评价因子的重要性来确定权重要比一次性确定所有因子的权重容易把握。该方法叫一致矩阵法，即：不把所有因
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2023-09-28 23:18:03
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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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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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层次聚类有2种：合并法和分类法，通常使用的是合并法。 如图：合并法是从内而外、分类法是从外而内。本文也选择由内而外的合并法。实现层次聚类的步骤首先，把每个样本点作为一类，因此含有n个样本点的数据集就有n个cluster，即n类；通过把相距最近的2个cluster归为1个，数据集变为n-1类；重复以上步骤，把相距最近的2个cluster归为1个，数据集变为n-2类；一直到数据集合并成1个
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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前几天看了看层次分析法，这是一个比较经典的算法，一般在评价和数据融合方面应用比较多，网上也有很多针对这个算法改进也是比较多的，大多数只是给这个方法加了点模糊运算。其实在现在的系统中单用它做评价或是评估的话，显得有点单调。但是单单应用它给出指标的权重，然后再融合和评价用用其它算法，如基于神经网络、基于证据理论、基于云模型、基于空间坐标等等算法，这样感觉上就比
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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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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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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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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# 利用Python进行层次分析法检验
层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于解决复杂决策问题的定量与定性相结合的方法。它通过将决策问题分解为多个层次，以便于进行更系统的评估。在机器学习和决策支持系统中，AHP得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Python实现层次分析法，并通过示例进行说明。
## 一、层次分析法的基本步骤
1. **建立层次结
原创
2024-09-21 07:04:38
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写在前面：层次分析法是一个很早的决策算法了，它能够处理多目标多准则的决策问题，思维方式却很简单。由于其系统性等优点，后续很多算法都有借鉴，所以这里写一写。网上关于该方法的讲解很多也很详细，所以本篇都是在前辈的基础上进行整理加工。文章尽量详细，然后加上一些我自己的理解，希望后面看到的人能够读起来更轻松，更容易接受。注意：文中说的判断矩阵，又称成对比较阵目录：1.层次分析法概论1.1 什么是层次分析法
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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层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种常用的多准则决策方法，用于对不同的决策方案进行评估和比较。在本文中，我将教会你如何使用Python实现层次分析法。
## 流程概述
层次分析法主要包含以下几个步骤：
1. 建立判断矩阵：根据问题的具体情况，构建一个判断矩阵，用于反映各个因素之间的重要性和优先级关系。
2. 计算特征向量：通过计算判断矩阵的特征向
原创
2023-08-30 03:37:35
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# Python层次分析法实现流程
在介绍Python层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）之前，我们先了解一下整个实现流程。下面是一个展示AHP实现步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义准则及其权重 |
| 2 | 构建判断矩阵 |
| 3 | 计算特征向量 |
| 4 | 一致性检验 |
| 5 | 计算各个准
原创
2023-08-03 09:40:37
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## 层次分析法（Analytic Hierarchy Process）在Python中的实现
### 1. 简介
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多准则决策分析方法，它能够帮助我们在复杂的决策问题中做出较为准确的判断和决策。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现层次分析法，并帮助你理解整个实现过程。
### 2. 层次分析法的流程
原创
2023-08-16 16:10:31
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目录0. 层次聚类基本原理0.1 原理介绍0.2 距离度量1.什么是层次聚类？2. 如何用python实现参考链接： 0. 层次聚类基本原理0.1 原理介绍专业一点来说，层次聚类通过 计算不同类别数据点间的相似度 来创建一棵有层次的嵌套聚类树。层次聚类的好处是不需要指定具体类别数目的，其得到的是一颗树，聚类完成之后，可在任意层次横切一刀，得到指定数目的簇。 按照 层次分解是自下而上，还是自顶向下
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2023-10-17 14:48:07
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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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例 10.2 （续例 10.1）利用层次分析法对 10 个学生进行评价排序。 用层次分析法进行评价，实际上就是求指标变量 的 权重向量 就会首先给出指标 重要性的两两比较判断矩阵。 C = [ [1.,2.,4.,4.,4.,6.,6.,6.],[1/2,1.,2.,2.,2.,3.,3.,3.], [1/4,1/
原创
2023-02-19 10:24:46
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