基于信息熵的群组聚类组合赋权法

？在多属性群决策方法的研究中,为了科学地确定专家的权重,提出一种基于信息熵的群组聚类组合赋权法。依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用相关系数法构造相关矩阵。通过分析阀值变化率选取最优聚类阀值,对相似程度较高的排序向量给出合理的聚类。运用信息熵为类内专家赋权,综合聚类结果和排序向量的信息熵,确定专家的总权重。算例表明该方法可以对较为相近的专家评价结果进行有效分类,并准确衡量每位专家评价信息量的大小,能够有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性。