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最详细代码层次分析法.
求特征向量程序：
A=[1 1 1 4 1 1/2;1 1 2 4 1 1/2;1 1/2 1 5 3 1/2;1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3;1 1 1/3 3 1 1;2 2 2 3 1 1];
[v,d]=eig(A);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue);
cil=(lamda-6)/5;
crl=cil/1.26;
w1=v(:,1)/sum(v(:,1))
求特征向量程序(只求特征值)：
A=[1 1 1 4 1 1/2;1 1 2 4 1 1/2;1 1/2 1 5 3 1/2;1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3;1 1 1/3 3 1 1;2 2 2 3 1 1];
[v,d]=eig(A);
eigenvalue=diag(d);
lamda=eigenvalue(1)
y_lamda=v(:,1)
一致性指标：
CI=（特征值-矩阵的阶数）/（阶数-1）
随机一致性指标RI=查表：
一致性比率CR=CI/RI=,,,与0.1比较，若小于0.1则通过一致性检验。
写出判断矩阵：
例如：
B1=[1 1/4 1/2;4 1 3;2 1/3 1];
[v,d]=eig(B1);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)(求出特征值)
cil1=(lamda-3)/2
cr1=cil1/0.52
b1w=v(:,1)/sum(v(:,1))（求出特征向量）
B2=[1 1/4 1/5;4 1 1/2;5 2 1];
[v,d]=eig(B2);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)
cil2=(lamda-3)/2
cr2=cil2/0.52
b2w=v(:,1)/sum(v(:,1))
B3=[1 1/2 2; 2 1 3;1/2 1/3 1];
[v,d]=eig(B3);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)
cil3=(lamda-3)/2
cr3=cil3/0.52
b3w=v(:,1)/sum(v(:,1))
B4=[1 1/3 5; 3 1 7;1/5 1/7 1];
[v,d]=eig(B4);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)
cil4=(lamda-3)/2
cr4=cil4/0.52
b4w=v(:,1)/sum(v(:,1))
B5=[1 1 7;1 1 7;1/7 1/7 1];
[v,d]=eig(B5);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)
cil5=(lamda-3)/2
cr5=cil5/0.52
b5w=v(:,1)/sum(v(:,1))
B6=[ 1 7 9;1/7 1 1;1/9 1 1];
[v,d]=eig(B6);
eigenvalue=diag(d);
lamda=max(eigenvalue)
cil6=(lamda-3)/2
cr6=cil6/0.52
b6w=v(:,1)/sum(v(:,1))
（分别求）（都要进行一致性检验）（具体格式参见网站）（通过第一个matlab 程序可求出）
（通过剩下的matlab程序可分别求出）
（具体不懂看网站）
矩阵相乘（分步进行容易检查出错误）：
A=[0.14 0.10 0.32 0.28 0.47 0.77;0.63 0.33 0.22 0.65 0.47 0.17;0.24 0.57 0.46 0.07 0.07 0.05]
结果：
A =
Columns 1 through 3
0.140000000000000 0.100000000000000 0.320000000000000
0.630000000000000 0.330000000000000 0.220000000000000
0.240000000000000 0.570000000000000 0.460000000000000
Columns 4 through 6
0.280000000000000 0.470000000000000 0.770000000000000
0.650000000000000 0.470000000000000 0.170000000000000
0.070000000000000 0.070000000000000 0.050000000000000
B=[0
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