其中校验成对比较矩阵一致性的步骤如下 计算衡量一个成对比较矩阵 阶方阵不一致程度的指标其中 为矩阵的绝对值最大特征值。 从有关资料查出检验成对比较矩阵 一致性的标准其中称为平均随机一致性指标它只与矩阵阶数 有关。 的计算方式为对于固定的随机构造成对比较阵其中是从……中随机抽取的 这样的是不一致的 取充分大的子样得到的最大特征值的平均值。
计算成对比矩阵的随机一致性比率时判
定成对比较阵 具有满意的一致性其不一致程度是可以接受的。否则就调整成对比较 购买电话号码列表 矩阵 直到达到满意的一致性为止。 矩阵权重 成对比矩阵的一致性检验满足要求后 可以通过矩阵的最大特征值对应的特征向量来算出近度频度值度各个指标变量对应的权重。 矩阵对应最大特征值的特征向量数学计算公式。
矩阵对应最大特征值数学计算公式。
可以用语句求矩阵的最大特征值对应的特征向量 的特征值以及特征向 这种“逆向创造”有着至关重要 量可以通过[ , ]其中为成对比较阵的特征值的列为相应的特征向量 最大的特征值可以通过 以及 进行计算其中表示最大的特征值 可以通过_ , 进行计算最大特征值对应的特征向量。 实际在使用过程中需要把矩阵最大特征值对应的特征向量转换成权向量使得它的各分量都大于零各分量之和等于 这样才能满足对模型中各个指标变量的权重设置各指标变量的相对重要性由权向量的各分量所确定权向量的各分量对应的值就是出近度频度值度的计算权重。
权向量等于自身向量各分量除以自身向量的和其中。 比如特征向 -均值聚类 香港新聞 法对客户分类 与指标对客户分类不同分类是示例式学习要求分类前明确各个类别并断言每个元素映射到一个类别这种对客户的分类方式并不能满足每个分类内部的元素之间相异度尽可能低而不同分类的元素相异度尽可能高的客户分类要求反而会出现相同分类中的内部元素之间的相异度高不同分类中的内部元素之间相异度反而低的情况发生。