8.2 层次分析法

层次分析（Analytic Hierarchy Process, AHP）法是系统分析的数学工具之一，它将人的思维过程层次化、数量化，并用数学方法为分析、决策、预报或控制提供定量依据。事实上，这是一种定性与定量分析相结合的方法。模型涉及大量相互关联、相互制约的复杂因素时，各因素对问题的分析有着不同的重要性，决定它们对目标重要性的序列，对建立模型十分重要。AHP方法把相互关联的要素按隶属关系分为若干层次，请有经验的专家对各层次各因素的相对重要性给出定量指标，利用数学方法综合专家意见给出各层次各要素的相对重要性权值，作为综合分析的基础。

如果您想更深入了解层次分析法的实际应用，可以参考以下资源：层次分析法与灰色聚类分析、数学建模层次分析法工具简单实用、数学建模层次分析法。

8.3 系统聚类分析

系统聚类是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法，不同要素的划分往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。系统聚类的步骤一般是根据实体间的相似程度逐步合并若干类别，其相似程度由距离或者相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。您是否对系统聚类分析的具体步骤感兴趣？了解更多请访问：层次聚类分析、系统聚类分析法法。

8.4 判别分析

判别分析与聚类分析同属分类问题，但不同的是，判别分析是预先根据理论与实践确定等级序列的因子标准，再将待分析的地理实体安排到序列的合理位置上的方法。对于诸如水土流失评价、土地适宜性评价等有一定理论根据的分类系统定级问题比较适用。判别分析依其判别类型的多少与方法的不同，可分为两类判别、多类判别和逐步判别等。通常在两类判别分析中，要求根据已知的地理特征值进行线性组合，构成一个线性判别函数Y，即：

[ Y= c1x1+c2x2+…+cm*xp ]

ck（k＝1，2，…，m）为判别系数，它可反映各要素或特征值的作用方向、分辨能力和贡献率的大小。确定了ck，判别函数Y也就确定了。在确定判别函数后，根据每个样本计算判别函数数值，可以将其归并到相应的类别中。常用的判别分析有距离判别法、Bayes最小风险判别、费歇准则判别等等。如果您希望深入了解更多判别分析的实例和理论依据，请参考：核Fisher判别分析法多分类gda。