會議論文
學年 | 111 |
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學期 | 1 |
發表日期 | 2022-08-27 |
作品名稱 | 以案例為基礎的 TOPSIS 有序分類研究 |
作品名稱(其他語言) | |
著者 | 周清江; 時序時; 鍾尚佑 |
作品所屬單位 | |
出版者 | |
會議名稱 | 第 33 屆國際資訊管理學術研討會 |
會議地點 | 台北市,台灣 |
摘要 | 過去 TOPSIS 在有序分類的應用普遍存在著幾個共同問題:採用的權重常受到決策者的主觀決定,並且進行 TOPSIS 接近係數排序後,分類切點的制定常是採用過去資料集本身的分類閥值來予以分類,這使得整體方法解釋性較差且不夠客觀。我們想要建立一套以案例為基礎的 TOPSIS 有序分類流程 (案例經排序後分類),包括客觀的權重制定方法,制定貼近案例本身的權重,讓具有影響力的準則備受重視,採用的客觀權重制定方法包含:熵權重(Entropy weight)、標準差權重(Standard deviation weight)、標準間相關性權重(CRITIC weight)。我們融合客觀權重及代表性案例,對資料集進行 TOPSIS排序及有序分類,進而以系統化方法透過加權代表性案例來確定分類切點,並在分別使用歐基里德距離、曼哈頓距離作為各方案與正負理想解的距離下,比較各權重的分類錯誤率。本方法建立在兩個先決條件上:(1) 事先知道此資料集要分為幾類;(2) 有各類別的代表性案例。我們以美國傳統基金會的經濟自由指數和 UCI 機器學習資料集上的公司破產資料集進行驗證,並得到了滿意的結果。 對於擴充 TOPSIS 至有序分類,我們整合了權重選擇策略以及由代表性案例確定分類切點制定方法,提出新的流程架構,對於TOPSIS 應用有更廣泛的延伸。 |
關鍵字 | TOPSIS;客觀權重;有序分類;經濟自由度;公司破產 |
語言 | zh_TW |
收錄於 | |
會議性質 | 國內 |
校內研討會地點 | 無 |
研討會時間 | 20220827~20220827 |
通訊作者 | |
國別 | TWN |
公開徵稿 | |
出版型式 | |
出處 | |
相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/123521 ) |