先输入一个矩阵A

clear;clc
disp('请输入判断矩阵A: ')
% A = input('判断矩阵A=')

%我这里以一个矩阵A为例,大家在用的时候可以把下面这个矩阵A换掉
A =[1 1 4 1/3 3;
 1 1 4 1/3 3;
 1/4 1/4 1 1/3 1/2;
 3 3 3 1 3;
 1/3 1/3 2 1/3 1]

计算一致性比例CR
clc;
CI = (Max_eig - n) / (n-1);
RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59]; 
CR=CI/RI(n);
 disp('一致性指标CI=',num2str(CI));

 disp('一致性比例CR=',num2str(CR));
if CR<0.10
    disp('因为CR < 0.10,所以该判断矩阵A的一致性可以接受!')
else
    disp('注意:CR >= 0.10,因此该判断矩阵A需要进行修改!')
end

方法1:算术平均法求权重
%第一步:将判断矩阵按照列归一化(每一个元素除以其所在列的和)
Sum_A = sum(A);

[n,n] = size(A); 
SUM_A = repmat(Sum_A,n,1) ;  
Stand_A = A ./ SUM_A;
% 这里我们直接将两个矩阵对应的元素相除即可

% 第二步:将归一化的各列相加(按行求和)
sum(Stand_A,2);

% 第三步:将相加后得到的向量中每个元素除以n即可得到权重向量
disp('算术平均法求权重的结果为:',num2str(sum(Stand_A,2)/n))
% 首先对标准化后的矩阵按照行求和,得到一个列向量
% 然后再将这个列向量的每个元素同时除以n即可

方法2:几何平均法求权重
%第一步:将A的元素按照行相乘得到一个新的列向量
clc;A;
Prduct_A = prod(A,2);
% prod函数和sum函数类似,一个用于乘,一个用于加  dim = 2 维度是行

% 第二步:将新的向量的每个分量开n次方
Prduct_n_A = Prduct_A .^ (1/n);

% 第三步:对该列向量进行归一化即可得到权重向量
% 将这个列向量中的每一个元素除以这一个向量的和即可
disp('几何平均法求权重的结果为:',num2str(Prduct_n_A./sum(Prduct_n_A)))

方法3:特征值法求权重
%第一步:求出矩阵A的最大特征值以及其对应的特征向量
clc;
[V,D] = eig(A);    %V是特征向量, D是由特征值构成的对角矩阵(除了对角线元素外,其余位置元素全为0)
Max_eig = max(max(D)); 
% 那么怎么找到最大特征值所在的位置了? 需要用到find函数,它可以用来返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引。
% 那么问题来了,我们要得到最大特征值的位置,就需要将包含所有特征值的这个对角矩阵D中,不等于最大特征值的位置全变为0
% 这时候可以用到矩阵与常数的大小判断运算

D == Max_eig;
[r,c] = find(D == Max_eig , 1);
% 找到D中第一个与最大特征值相等的元素的位置,记录它的行和列。

% 第二步:对求出的特征向量进行归一化即可得到我们的权重
V(:,c);
disp('特征值法求权重的结果为:',num2str(V(:,c)./sum(V(:,c)))
% 我们先根据上面找到的最大特征值的列数c找到对应的特征向量,然后再进行标准化即可。