6.2.2Розв’язання задачі з допомогою кластеризації
Корисним способом дослідження великого числа елементів, що потрапляють на один з рівнів ієрархії, є попереднє групування їх в кластери відповідно до їх відносної важливості, яка заздалегідь встановлюється експертом. Таким чином, можна мати кластер найважливіших (подібних або близьких за попередньою оцінкою експерта) елементів, кластер елементів помірної важливості і кластер елементів малої важливості. Потім порівнюється попарно вплив кластерів на елементи верхнього рівня. Після аналізу кластерів елементи усередині кластера також порівнюються попарно. У даному завданні створимо такі кластери: К1{ У, ПО}; К2{ БП, ІП}; К3{ Д, А}. Припустимо, що матриця порівнянь в цьому випадку має наступний вигляд:
|
К1 |
К2 |
К3 |
|
ВП |
К1 |
1 |
3 |
7 |
|
0,64 |
К2 |
1/3 |
1 |
5 |
|
0,28 |
К3 |
1/7 |
1/5 |
1 |
|
0,08 |
Дії, аналогічні описаним вище, дозволяють одержати:
а)
=
ВП;
б)
;
=
(3,18 + 3,18 + 2,87)/3 = 3,08;
ИС = ( – n)/(n – 1) = 0,04; ОС = ИС / М(ИС) = 0,04 / 0,90 = 0,07 0,1.
Порівняємо тепер елементи між собою в кожному кластері.
К1 |
У |
ПО |
|
ВП |
У |
1 |
2 |
|
0,67 |
ПО |
1/2 |
1 |
|
0,33 |
К2 |
БП |
ИП |
|
ВП |
БП |
1 |
2 |
|
0,67 |
ИП |
1/2 |
1 |
|
0,33 |
К3 |
Д |
А |
|
ВП |
Д |
1 |
5 |
|
0,85 |
А |
1/5 |
1 |
|
0,17 |
= 3,50; ИС = 0,25; ОС = 0,27.
Тепер необхідно узяти вагу кластера і помножити його на ВП елементів в кластері, тобто
У |
Д |
А |
ПО |
БП |
ИП |
0,64×0,67 = 0,43 |
0,08×0,85 = 0,07 |
0,08×0,17 = 0,01 |
0,64×0,33 = 0,21 |
0,28×0,67 = 0,19 |
0,28×0,33 = 0,09 |
Итак, ВП = (0,43; 0,07; 0,01; 0,21; 0,19; 0,09)Т.
Порівняємо цей результат з|із| раніше одержаним|отриманим|, тобто|цебто| з|із|
ВП| = (0,32; 0,14; 0,03; 0,13; 0,24; 0,14)T.
Ми бачимо, що значущість характеристик У|в,біля| і ПО| посилилася|підсилилася|, але|та|, в цілому|загалом|, структурні співвідношення координат вектора пріоритетів ВП| майже не змінилися.
Досвід|дослід| показує, що чим менші розміри кожної матриці, тим більше узгодженості|погодженості|. Разом з тим|в той же час|, відповідність реальності тим більше, чим більші розміри матриці, оскільки використовується додаткова інформація.