多属性决策分析案例
(分析过程文件见文件夹“分析过程”)
第一步：利用MATLAB求综合属性值M-FILE源文件见“multiattribute.m”
代码：
%first import the data for A
%首先输入数组A（即文件“多属性决策”）! 源数据顺序经过了调整，把逆指标放在前23列，正指标放在后八列
R=zeros(60,31);
R1=zeros(60,31);
E=zeros(1,31);
W=zeros(1,31);
Z=zeros(60,1);
B=ones(1,31);%把B变成全为1的数组
k=1:23;
B(1,k)=1./[max(A(:,k))-min(A(:,k))]; %确定MAX(a(i,j))-MIN(a(i,j))数组
for j=1:23
R(:,j)=(max(A(:,j))-A(:,j)).*B(1,j);%先把前23个逆指标规范化
end
B=ones(1,31);%再次把B变成全为1的数组
k=24:31;
B(1,k)=1./[max(A(:,k))-min(A(:,k))];
for j=24:31
R(:,j)=(A(:,j)-min(A(:,j))).*B(1,j)%再把后八个正指标规范化
for j=1:31
R1(:,j)=R(:,j)./(sum(R(:,j)));%将矩阵R列归一化
end
e=0;
for j=1:1:31
for i=1:1:60
if R1(i,j)==0
s=0;
else s=R1(i,j)*log(R1(i,j));
end
e=s+e;
end
E(j)=(-1/log(60))*e;%得出信息熵
end
sK=sum(1-E(1,:));
for j=1:31
W(j)=(1-E(j))./sK;%得出权重
end
for i=1:60;z=0;
for j=1:31
z=z+R(i,j)*W(j);
end
Z(i)=z;%得出综合属性值Z
end
end
综合属性值Z的具体数值见文件EXCLE “综合属性Z的数值“
第二步：用SPSS进行聚类分析
分析结果
每个聚类中的案例数
聚类 1 4.000
2 18.000
3 4.000
4 20.000
5 14.000 有效60.000 缺失.000。