Классификационный-балансовый.

Кластерный анализ.

Кластерный анализприменяется в том случае, когда исследова­тель не располагает обучающими выборками и имеет лишь m под­лежащих классификации наблюдений Х₁, Х₂,…., Х_m в n-мерном пространстве признаков. Сточки зрения априорной информации об окончательном числе классов, на которое требуется разбить ис­следуемую совокупность объектов, задачи кластер-анализа можно подразделить на два основных типа:

- число классов априори задано;

- число классов неизвестно.

Основной идеей, на которой строится кластерный анализ, яв­ляется определение взаимного расположения (степени близости) объектов в n-мерном пространстве признаков. Результатом реали­зации кластер-процедуры является разделение исследуемой сово­купности на заранее известное либо определяемое в ходе анализа, число однородных классов. [7]

Дискриминантный анализ.

Дискриминантный анализ предполагает, что исследователю известны обучаюшие выборки. На основе обучающих выборок фор­мируются классы, а основной задачей дискриминантного анализа становится определение, к какому из классов следует отнести ис­следуемый объект. Результатом проведения дискриминантного анализа является отнесение объекта к одной из заранее сформиро­ванных таким образом групп. [7]

Упорядоченный-экспертный.

Методы рейтинговой оценки на основе экспертного подхода. Экспертные оценки в настоящее время являются довольно распространенным способом получения и анализа качественной информации о финансовом состоянии предприятия. Однако успешное применение данного метода зависит от многих факторов, в том числе и от совершенства математического аппарата, посредством которого осуществляется анализ и обработка экспертной информации.

Методы анализа экспертных оценок применяются в основном для определения упорядоченного рейтинга. При ранжировании применяются метод парных сравнений и метод непосредственного ранжирования альтернатив. Для расчета классификационного рейтинга используется иерархическая процедура классификации на основе экспертного подхода.

1. Метод суммы преимуществ. Этот метод является одной из простейших модификаций метода парных сравнений альтернатив и заключается в последовательном сравнении пар альтернатив, для каждой из которых эксперту предлагается указать, какая из альтернатив более предпочтительна. Алгоритм реализации метода выглядит следующим образом.

1. Каждый из l экспертов производит последовательное сравнение пар альтернатив и указывает, какая из альтернатив наиболее предпочтительна. На основе этих сравнений для каждого эксперта строится матрица предпочтительности:

A={a_ij^(k)},

где k – 1,2,…., l – номер эксперта;

a_ij^(k) – результат парного сравнения k-м экспертом i-го и j-го объектов, причем:

a_ij^(k)=1, если объект i предпочтительнее объекта j;

a_ij^(k)=0,5, если оба объекта в равной степени предпочтительны;

a_ij^(k)=0, если объект i менее предпочтителен, чем объект j;

2. На основе частных матриц предпочтительности каждого эксперта формируется итоговая матрица:

3. По каждой строке матрицы А подсчитывается сумма рангов:

4. Итоговое упорядочение совокупности происходит по убыванию суммы рангов.

2. Метод непосредственного ранжирования альтернатив. Алгоритм данного метода заключается в следующем.

1. Каждый из l экспертов производит ранжирование совокупности. При сопоставлении ранжировок всех экспертов строится матрица R={r_ik}, где r_{ik –} ранг i-го объекта в k-м упорядочении.

2. Итоговый рейтинг объекта выставляется по итоговой сумме всех элементов строки:

При этом возможно применение весовых коэффициентов для каждого столбца, характеризующих существенность ранжировки по данному признаку или учитывающих квалификацию эксперта. Совокупность упорядочивается по убыванию рейтингового числа.

⇐ Предыдущая123Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: