一、评价类算法的简介
对物体进行评价，用具体的分值评价它们的优劣
选这两人其中之一当男朋友，你会选谁？
不同维度的权重会产生不同的结果
所以找到每个维度的权重是最核心的问题
0.25
二、评价前的数据处理
| 供应商ID |
可靠性 |
指标2 |
指标3 |
指标4 |
指标5 |
| 1 |
1 |
4 |
100 |
56 |
1000 |
| 2 |
2 |
6 |
105 |
55 |
2000 |
正向指标处理:即越大越好的指标
方案一：正向指标的标准化处理
function data =zheng1(data1)
data =(data1-min(data1))./(max(data1)-min(data1))
end
方案二：直接赋值
function data = zheng2(data1)
data = data1
end负向指标处理:即越小越好的指标
方案一：
function data = fu3(data1)
data = (max(data1) - data1) ./ (max(data1) - min(data1))
end
方案二：
function data = fu4(data1)
data = (max(data1) - data1);
end
方案三：
function data = fun5(data1)
data = 1 ./ (max(abs(data1))+data1);
end
单点型指标处理:即某个值的时候是最好的
function data = qu6(data1,a)
data = 1./(abs(data1-a)/max(abs(data1-a)))
end
区间型指标处理:即一定区间范围内最好
function data = qu7(data1,a,b)
for i=1:length(data1)
if(data1>a)&&(data1<b)
data(i)=1;
elseif(data1<a)
data(i)=data1/a;
elseif(data1>b)
data(i)=b/data1;
end
end
标准化处理
消除量纲
层次分析法算法流程：
主观性比较强，通过人来判断
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-603754.html
三、TOPSIS法
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