多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 #多准则决策模型-TOPSIS评价方法   ##R语言实现-代码   MCDM=function (decision = NULL, weights = 

定义: TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距. 层次分析法的局限性: 问题和解决方案: 所以最终评分公式为: 指标正向化,得到正向化矩阵: 正向化矩阵标准化,消除量纲: 计算得分并归一化: 步骤: 统一指标类型为极大型指标 常见四种指标: 极大型(效益型)指标 极小型(成本型)指标 中间型指标(接近某个值) 区间型指标(落在某个区间) 对指标的值进行标准化处理,消去不同指标量纲 不同指标可能有不同的权重,权重的求法用层次分析法

优劣解距法简称TOPSIS,是一种综合评价方法,利用原始数据反映各评价方案之间的差距 优劣解距法的步骤通常为: 先将原始数据针具做正向化处理,得到正向化矩阵 再对正向化矩阵标准化处理以消除各指标纲量的影响 在有限方案中找到最优方案和最劣方案,计算各评价对象与最优最劣方案间的距离 例如:请依据以下四位同学的成绩评价每一位同学的评分   姓名 成绩 小明 88 小王 60 小张 74 小高 99 明显的做法是:按照成绩依次从高到低排序,得到以下表格: 姓名 成绩 名次 小明 88 2 小王 60 4

% % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi

title: TOPSIS算法 date: 2020-02-24 11:18:06 categories: 数学建模 tags: [评价模型, MATLAB] mathjax: true 定义 ​ C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution),可翻译为逼近理 想解排序法,国内常简称为优劣解距离法. ​ TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法

步骤: (一)统一指标类型:指标正向化(转化为极大型)(论文) 越大越好极大型指标,效益型指标 越小越好极小型指标,成本型指标 max-x,max=max{xi} 落在某个区间[a,b]是最好的,区间型指标 M=max{a-min{xi},max{xi}-b} 1-(a-xi)/M       xi<a 1                    a<xi<b 1-(xi-b)/M       b<xi 靠近某个值xbest是最好的,中间型指标 M=max{|xi-xbest|} 1

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

请参考https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769 mlx代码 topsis 优劣解距离法 参数说明: 分数.获奖次数.价值等 属于极大型指标(效益型) 不及格次数.被批评次数.成本等 属于极小型指标(成本型) clc;clear; judge1 = [89 60 74 99]'; % 分数 judge2 = [89 60 74 99; 2 0 1 3]'; % 分数 和 被批评次数 算法核心: 一个指标的情况: (排序不就

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

Chapter1 使用神经网络辨识手写数字 人类的视觉系统是自然界的一大奇迹.试看如下的手写数列: 绝大多数人都能毫不费劲地认出这些数字是504192,而这会让人产生识别数字非常简单的错觉.人类大脑的每个半球都有初级视觉皮层,其中一个可以被记作V1,包含有1亿4千万的神经元以及它们之间数以百亿计的相互连接.何况人类的视觉系统不仅只有V1,而还包括其他所有的初级视觉皮层:V2,V3,V4和V5,逐步负责着不同复杂程度的图像处理.我们的大脑里有一台超级计算机,经过数亿年的进化,能够极好地适应理解视觉

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

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使用Spark MLlib进行情感分析             使用Spark MLlib进行情感分析 一.实验说明 在当今这个互联网时代,人们对于各种事情的舆论观点都散布在各种社交网络平台或新闻提要中.我们可以在移动设备或是个人PC上轻松地发布自己的观点.对于这种网上海量分布地数据,我们可以利用文本分析来挖掘各种观点.如下图中,CognoviLabs利用Twitter上人们发布对于美国大选两个候选人的推特,进行情感分析的结果.从这张图我们也可以直观地感受到民意所向(此图发表日期为10月10日,