基于模糊C均值聚类和距离的专家赋权研究

2016-03-28 10:38王婷娜
2016年5期

王婷娜

摘要:针对判断矩阵专家赋权研究多使用硬性聚类以及类间权重值可能出现相同值的情况,提出了基于模糊C均值聚类和距离的赋权方法。该方法首先利用模糊C均值聚类对专家所给出的排序向量进行分类,然后根据聚类结果计算出各专家的类间权重和类内权重,从而集结为属性权重。在类间权重确定过程中,引入类间距离权重,给出一种新的类间权重计算方法。文末给出的算例表明,所提出的方法是可行、有效的。

关键词:专家赋权;模糊C均值聚类;类间距离权重;群决策

一、引言

随着社会的发展,决策问题变得越来越复杂,仅仅依靠单个决策者做出有效的决策越来越困难。为了提高决策的有效性、准确性和客观性,人们通常采用群决策的方法。多属性群决策是群决策中具有代表性的一类群决策,其中属性权重的确定是多属性群决策研究中的一个重要内容。

目前,在群决策研究中基于判断矩阵的专家赋权方法大致可以分为两类:第一类是根据专家所给的判断矩阵的一致性程度来赋权[1-5],判断矩阵的一致性越好,专家的权重就越大;第二类是利用系统聚类的思想对专家先分类、再赋权[6-13],同一类中专家越多,此类专家的权重就越大。总的来说,上述方法在专家赋权上取得了较好的效果,但是仍存在以下问题:(1)以往研究中的聚类分析都是关于硬性聚类,极少考虑模糊聚类的情况;(2)在类间权重确定时,专家数目相同的类别往往被赋予相同的类间权重,无法区分类间信息的差异。

针对上述问题,提出了基于模糊C均值聚类和距离的专家赋权方法,采用模糊C均值聚类进行聚类分析,并在计算过程中,对类间权重确定方法进行改进,最后通过算例说明了该方法的有效性。

五、结语

根据对现有的专家赋权的分析,提出了一种基于模糊聚类和距离的专家聚类赋权方法,对专家聚类赋权进行了改进,提高了多属性群决策时专家聚类赋权的合理性。

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