[发明专利]一种基于复合层次分析的数据处理分类方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于复合层次分析的数据处理分类方法和装置。该方法包括步骤：采用层次分析法，建立层次分析结构；将专家赋值法和数据相关性分析赋值法结合，构造准则层的综合判断矩阵；根据高层判断矩阵和综合判断矩阵进行一致性检验，并进行加权计算与排序，得出方案层各元素的复合AHP数据；以复合AHP数据为波士顿矩阵的横轴，以待分类主体引力指标为波士顿矩阵的纵轴，基于波士顿矩阵分类法，将待分类主体进行分类，输出分类结果。该装置还包括层次分析模块、相关性分析模块和波士顿矩阵分类模块。该装置和方法兼容了经验性的主观判断和数据化的客观计算，增大了容错性，是一种兼具数据化、综合性和简明性的分类方式。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于复合层次分析的数据处理分类方法和装置。

背景技术

层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授托马斯L·萨蒂于20世纪70年代初提出的一种层次权重决策分析方法，其基本原理是根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定，总结来说就是需要计算各指标权重，再通过加权得到各对象总得分和排序，主要应用在具有多个评估因素的决策问题上。

构造两两比较判断矩阵是层次分析法的一个较为重要的步骤，现有技术中，应用层次分析法构造判断矩阵时，一般仅使用评价者(即专家)主观判断进行赋值，得到的判断矩阵偏于主观，对数据分析结果影响非常大。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于复合层次分析的数据处理分类方法和装置，以解决上述技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明实施例的第一个方面，提供了一种基于复合层次分析的数据处理分类方法，包括如下步骤：

采用层次分析法，建立包括目标层、准则层和方案层的层次分析结构；

基于层次分析结构，构造高层判断矩阵；将专家赋值法和数据相关性分析赋值法结合，构造准则层的综合判断矩阵；

根据高层判断矩阵和综合判断矩阵进行一致性检验，并进行加权计算与排序，得出方案层各元素的复合AHP数据；

以复合AHP数据为波士顿矩阵的横轴，以待分类主体引力指标为波士顿矩阵的纵轴，基于波士顿矩阵分类法，将待分类主体进行分类，输出分类结果。

可选的，基于所述层次分析结构，构造高层判断矩阵，将专家赋值法和数据相关性分析赋值法结合、构造所述准则层的综合判断矩阵，包括：

获取专家对层次分析结构中两两元素重要性的赋值数据，构造高层判断矩阵和底层初始判断矩阵；

收集待分类主体的准则层最底层各元素对应的数据，依据所述准则层的最底层各元素对应的数据，进行两两元素之间的相关性分析，计算皮尔逊相关系数，得到相关系数矩阵；

根据预设赋值规则，将相关系数矩阵转化为相关性判断矩阵；

将底层初始判断矩阵和相关性判断矩阵按照预设比例进行综合计算，得到综合判断矩阵。

可选的，获取专家对两两元素重要性进行的赋值数据，构造高层判断矩阵和底层初始判断矩阵，包括：

将准则层第一层所包括的多个元素设为大指标，将准则层底层所包括的多个元素设为小指标，将每个大指标下的小指标相对于上层的重要性进行两两比较并量化，得到多个底层初始判断矩阵；判断每个大指标相对于所述目标层的重要性进行两两比较并量化，得到高层判断矩阵。