基于數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、多準(zhǔn)則決策的突發(fā)事件信息管理框架-資料下載頁
2025-05-02 00:47本頁面
【正文】 ： ： ：聚類 ? 多目標(biāo)決策方法需要優(yōu)先考慮全國 31個(gè)省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)。因?yàn)?31替代品太多而不能通過多目標(biāo)決策排名方法處理，數(shù)據(jù)挖掘功能 ——聚類分析是用來減少第一替代品的數(shù)目。假設(shè)有 n個(gè)替代品。首先將 n個(gè)替代分為 k個(gè)聚類進(jìn)行分析。然后，從每個(gè)群集選擇一個(gè)替代選擇來表示其在集群中的排名過程。 ? 聚類分析將物理或抽象對(duì)象的集合分成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過程。聚類分析 WEB個(gè)性化應(yīng)用的一種重要技術(shù)手段。群集可以被定義為一個(gè)數(shù)據(jù)集合。 ? 在同一個(gè)聚類中的對(duì)象彼此類似， ? 不同聚類中的對(duì)象則相異。 ： TOPSIS ? 步驟 1： 構(gòu)造 標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣 ? 步驟 2：制定一套無線網(wǎng)絡(luò)為每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重，并計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。 ? 步驟 3：找到理想的替代解決方案 ? 步驟 4：找到的負(fù)面理想的替代解決方案 ? 步驟 5：計(jì)算分離措施，使用 n維歐氏距離。 ? 步驟 6：計(jì)算 ratioRj+測(cè)量相對(duì)貼近理想的解決方案 ? 步驟 7：在步驟 6中選擇等級(jí)最大的比率。 常用的多目標(biāo)決策分析方法： TOPSIS法和 AHP ： TOPSIS 標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重： 聚類分析的結(jié)果和 TOPSIS： TOPSIS的排名與兩個(gè)傳統(tǒng)排名的比較結(jié)果 ： 結(jié)果比較和討論 ? 通過對(duì) 這兩個(gè)排名 的比較 ,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和多目標(biāo)決策方法提供了一個(gè)自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響全面的評(píng)估
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