基于矢量(向量)相似度的多属性决策方法及matlab应用

关于多属性群体决策问题中,很多文献考虑使用距离函数来构建属性权重或专家权重,但距离函数只考虑了两组数据(或模糊数)的距离,没有考虑形状等特征的影响,降低了距离函数的对于偏好信息或权重信息的识别性,如三角模糊数A=(0.1,0.2,0.3)、B=(0.3,0.4,0.5)、C=(0.5,0.6,0.7),A和B的欧式距离相等,B和C的欧式距离相等,很难做出准确的判断。
相似度是刻画两个客观事物相似性的重要量度,两矢量间的相似度有很多定义方法,本节主要介绍三种重要的两矢量间的相似度。
1.J相似度
基于矢量(向量)相似度的多属性决策方法及matlab应用_第1张图片
2. E相似度
基于矢量(向量)相似度的多属性决策方法及matlab应用_第2张图片
用两个矢量之间的夹角余弦值来定义两矢量之间相似度。
3.C相似度

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