基于k-最邻近分类法的灰色评估方法的改进

文章针对目前评估方法没有考虑到专家评分时所带的主观倾向性,即某些专家的评分总是习惯性偏高或者偏低的现状,借鉴k-NN方法筛选出了与当前考核对象最为接近的k个评分记录作为参照数据,提出了一种评分修正函数并用其对每位专家的每一个评分值进行适当修正,从而得到修正的观测矩阵,然后再进行评估。这种方法有效地消除了主观因素对评估结果造成的影响,使评估更趋于客观与合理。