以案例為基礎的 TOPSIS 有序分類研究

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Title:	以案例為基礎的 TOPSIS 有序分類研究
Authors:	周清江;時序時;鍾尚佑
Keywords:	TOPSIS;客觀權重;有序分類;經濟自由度;公司破產
Date:	2022-08-27
Issue Date:	2023-04-28 18:32:26 (UTC+8)
Abstract:	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。
Appears in Collections:	[Graduate Institute & Department of Information Management] Proceeding

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