基本原理-1分析法根据问题的性质和要达到的总体目标，将问题分解成不同的组成部分，将各因素按不同的层次按其相互联系的影响和隶属关系进行分组，形成一个多层次,层次分析法的百度百科提到层次分析法是一种模拟人脑决策模式的方法，所以肯定有更多的定性色彩,这本来是模拟人脑的决定分析法方法很多，具体看分析需求。
如果是大学论文，可以找老师打分，最好是副教授以上。如果不够，找个相关专业的同学也是可以的。注意不要找太多人打分，因为指标太多会导致数据统计量大，所以权重会很难确定。层次 分析法的百度百科提到层次 分析法是一种模拟人脑决策模式的方法，所以肯定有更多的定性色彩。所以不用太担心“专家”的问题。这本来是模拟人脑的决定分析法
方法很多，具体看分析需求。SPSSAU提供多种权重计算方法和智能分析结果。如果不明白，请参考帮助手册，体重计算-SPSSAU。AHP的适用条件更多的是约束指标的个数，关键是在计算属性权重时得到判断矩阵，所以如果属性个数太多，可能会导致判断混乱。很多因素影响排名。这就是多属性决策或多准则决策。排名方法有很多，包括SAW、TOPSIS、VIKOR、ELECTRE等。方法很多，各有利弊。基本原理-1分析法根据问题的性质和要达到的总体目标，将问题分解成不同的组成部分，将各因素按不同的层次按其相互联系的影响和隶属关系进行分组，形成一个多层次。
归一化比较简单，因为得到的特征向量之和不一定是1，所以需要用特征向量除以这些向量之和，重新得到的数就是权向量。比如你得到的特征向量是(0.68530.22130.0933)，它们的和是0.9999，不是1，所以要归一化。分别为0.6853/0.9999；0.2213/0.9999;0.0933/0.9999。然后四舍五入，最后的数是(0.68540.22130.0933)，这些值之和是1，所以叫归一化。
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