各種多屬性決策方法(PPT 101頁)

2數據預處理
數據預處理又稱屬性值的規範化，主要有三個作用：
(1)屬性值有多種類型。有的屬性值越大越好。有的屬性值越小越好，有的屬性值越接近於某個值越好。因此，需要對決策矩陣中的數據進行預處理，使表中任一屬性下性能越優的方案變換後的屬性值越大。
(2)無量綱化。多目標間的不可公度性，要求僅用數值的大小來反映屬性值的優劣。
(3)歸一化。即把表中數均變換到[0,1]區間上。
數據處理的本質是要給出某個指標的屬性值在決策人評價方案優劣時的實際價值。

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