摘要：针对传统模糊聚类分析法在信息系统的决策分析中无法有效解决各因素之间的相关性干扰,以及不同特征属性对聚类目标存在重要性差异等问题,本文提出一种融合层次分析法、Mahalanobis距离法及专家群决策法的改进模糊聚类分析法。在特征属性的重要性处理环节,层次分析法用于判断不同特征属性的相对重要性差异;引入Mahalanobis距离法进行相似矩阵的构建,能解决变量之间的相关性干扰问题;专家群决策法用于确定最佳阈值λ,能最大程度地降低主观因素对评价结论的不利影响。在SRM中的应用实验结果表明,改进的模糊聚类分析法在客观性和准确性上更能满足信息系统决策分析的需要。

关键词：模糊聚类分析 层次分析法 mahalanobis距离法 群决策 供应商关系管理 

单位：西南民族大学计算机科学与技术学院 四川成都610041