基于聚类分析的案例距离决策模型

发布时间：2018-07-04 13:11

  本文选题：多属性评价 + 聚类分析　； 参考：《中国管理科学》2015年S1期

【摘要】：为解决偏好信息直接获取困难并且评价数据量较大的多属性决策问题,本文提出一种用聚类分析和案例距离相结合的方法,先用聚类方法提取出部分具有代表性数据,构建基于距离的最优化参数拟合模型,再将求解获得的参数应用到全体数据评价,同时定义了三类帕累托约束约简条件,提升了模型的计算效率,最后用研究生创新能力评价算例演示了方法的可用性。
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-attribute decision making, which is difficult to obtain preference information directly and to evaluate large amount of data, this paper proposes a method which combines clustering analysis with case distance. Firstly, some representative data are extracted by clustering method. The optimization parameter fitting model based on distance is constructed, and then the obtained parameters are applied to the evaluation of all data. At the same time, three kinds of Pareto constraint reduction conditions are defined to improve the computational efficiency of the model. Finally, the feasibility of the method is demonstrated by an evaluation example of graduate students' innovation ability.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金面上资助项目(71471087)
【分类号】：C934

【共引文献】

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本文编号：2096182