简介：本文提出了基于语言分布评估加权平均（DAWA）算子的多属性群决策方法；定义了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性测度，以此分析决策群体评价结果的可靠性；最后，通过具体实例验证了群决策方法的有效性和实用性，分析了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性。
简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。
语言分布评估信息下的群决策方法及其群体一致性分析
分类属性数据的泛化中心聚类算法
