MADM的matlab程序

MADM（Median Absolute Deviation from the Median）是一种用于异常值检测的统计方法。下面是MADM的MATLAB程序示例：

% 假设有一个数据向量x
x = [1, 2, 3, 4, 5, 100];

% 计算中位数
median_x = median(x);

% 计算绝对中位数差
mad_x = median(abs(x - median_x));

% 设置阈值
threshold = 2;

% 检测异常值
outliers = x(abs(x - median_x) > threshold * mad_x);

% 输出结果
disp("异常值：");
disp(outliers);

该程序首先计算数据向量x的中位数，然后计算绝对中位数差（MAD）。接下来，通过设置阈值，将超过阈值的数据点识别为异常值，并将其输出。

相关问题

多目标决策方法：多目标决策方法是基于决策理论的方法，通过考虑决策者的偏好和权重来选择最优解。可以使用多属性决策分析（Multi-Attribute Decision Making, MADM）方法或多目标决策分析（Multi-Objective Decision Analysis, MODA）方法来进行决策。

是的，多目标决策方法是一种基于决策理论的方法，用于处理多目标优化问题。这些方法通过考虑决策者的偏好和权重来选择最优解。

1. 多属性决策分析（MADM）方法：MADM方法是一种常见的多目标决策方法，它将问题转化为对一组属性或指标进行评估和权衡的过程。在MADM中，决策者需要定义和评估一组属性，并为每个属性分配权重。然后使用适当的决策规则（如加权求和、加权乘积等）来计算每个解的综合得分，最终选择得分最高的解作为最优解。

2. 多目标决策分析（MODA）方法：MODA方法是一种更为综合和复杂的多目标决策方法，它不仅考虑属性的权重，还考虑不同目标之间的权衡和关系。在MODA中，决策者需要定义目标函数，并为每个目标函数分配权重。然后使用适当的决策规则（如加权求和、加权乘积、熵权法等）来计算每个解的综合得分。MODA方法还可以利用灵敏度分析、敏感性分析等技术来评估不同目标和权重对最优解的影响。

在使用多目标决策方法时，决策者需要明确偏好和权重，这可以通过问卷调查、专家意见、主观评估等方式获取。同时，选择合适的决策规则和分析方法也是关键，需要根据问题的特点和决策者的要求来确定。最终选择得分最高的解作为最优解，以满足多目标优化问题的决策需求。

决策制定机制（Deci

决策制定机制是指在特定的决策场景下，如何选择合适的决策方法和工具，以便制定出一个高效、可靠和可接受的决策。Deci是一种基于多因素决策分析(MCDA)的决策制定方法，可用于处理决策场景中的不确定性和模糊性等复杂问题。Deci可以帮助决策者在多个决策因素之间建立权重，以便更好地评估决策选项之间的优劣，并支持灵活的目标层次结构，以帮助定义和管理复杂的决策需求。

以下是Deci的几个主要步骤[^1]：

1.确定决策制定过程的目标，并收集有关决策场景的信息。
2.确定决策因素和子因素，并开发一个目标层次结构，以帮助定义和管理决策需求。
3.根据决策因素和子因素的重要性，建立一个权重向量。
4.对每个决策因素和子因素进行排名，并根据权重向量计算总得分。
5.评估决策选项之间的优劣，并选择最佳决策。

以下是一个Deci的Python实现范例：

# 导入必要的库
from skcriteria import Data, MIN, MAX
from skcriteria.madm import closeness, simple

# 创建数据集
data = Data(
    criteria=['cost', 'time', 'accuracy'],
    weights=[0.3, 0.4, 0.3],
    alternatives=[
        [100, 10, 0.9],
        [150, 5, 0.7],
        [120, 8, 0.8],
        [140, 7, 0.75]
    ],
    anames=['opt1', 'opt2', 'opt3', 'opt4'],
    cnames={
        'cost': MIN,
        'time': MIN,
        'accuracy': MAX
    }
)

# 计算决策结果
decisions = closeness.simple.WeightedSum().decide(data)
print(decisions)