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r语言层次分析矩阵一致性修正,某层次判断矩阵通过了一致性检验

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不过没关系 。一般层次分析方法判断一致性为crci/ri，这个比值小于0.1，证明矩阵-1/通过了测试，实际上 ， 一致性检验是层次分析的保证，利用层次分析方法，得出一致性 index为负对吗？层次分析的一般过程如下:在单层权重计算过程中，对于一个待决策层(假设有n个指标)，需要先构建一个判断矩阵，构建判断的方法矩阵，请参考这篇博文()；之后就要检查判断矩阵是否能通过测试一致性 。

1、R: 层次聚类分析-dist、hclust、heatmap等【r语言层次分析矩阵一致性修正,某层次判断矩阵通过了一致性检验】1、常规聚类过程:(2)首先用dist()函数计算变量之间的dist.rdist(data，method)，其中method包括6种方法，代表不同的距离测度:欧几里德、最大值、曼哈顿、堪培拉、Binaryominkowski 。自己找对应的意思 。(2)集群HC 。hclust(区 。r，

单一 ， 完整，平均，矩心，中矩心.自己找对应的意思 。(3) Plot (hc.r ， hang1，Labellsnull)或Plot (hc.r，hang0.1，Labellsf) hang等于一个数值，表示标记与末端分支之间的距离；如果为负，则表示结束分支的长度为0，即标签对齐 。

2、【r-分析|绘图】使用NMF包绘制热图 Learning document:包中的热图引擎是由一个heat map函数实现的，其他热图函数都是基于它修改的 。aheatmap函数本身是pheatmap包的pheatmap函数的修改版本 。引擎的具体优点是作者写在文档里的，我就不唠叨了 。为了演示热图函数的用法，我们创建了一个随机NMF输入矩阵，以及一些注释和协变量 。看看生成的标注数据:这里x其实是a 矩阵，rdata是行标注 ， 协变量是列标注 。

NMF结果矩阵的混合系数可以通过使用coefmap()函数来绘制 。默认情况下，此函数添加两个注释通道，以显示从最佳拟合结果和一致性矩阵层次clusters中获得的聚类(聚类数) 。在图例中，这两个通道分别以基础和共识命名 。对于简单的NMF模型结果，一致性 data无法显示，只能通过最佳拟合进行聚类 。默认情况下:如果希望coefmap()显示默认形式的aheatmap()函数 ， 请设置RowvTRUE 。

3、如何进行 一致性检验?判断矩阵为什么要进行一致性考察？首先要知道，判断矩阵是比较每个层次因素相对重要性的结果 。那么一方面是因为客观世界的复杂性和人们对问题认识的多样性，另一方面是因为比较n个元素时没有固定的参照物，人们就有可能做出一些违背常识的判断 ， 比如:1 。不一致的判断，例如 ， 如果人们判断A>

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