ConsRank-package | 根据凯门尼公理化方法的中位数排序方法 | ||
APAFULL | 美国心理协会数据集,完整版 | ||
APAred | 美国心理协会数据集,只有完整排名的简化版 | ||
BBFULL | 分支定界算法,用于在完全(或完全)排名空间中查找中位数排名。 | ||
BU | 布鲁克和厄普顿数据 | ||
combinpmatr | 数据集的组合输入矩阵 | ||
ConsRank | 根据凯门尼公理化方法的中位数排序方法 | ||
consrank | 根据Kemeny公理化方法找到一致性(中位数)排序的分枝定界和启发式算法 | ||
ConsRank-deprecated | ConsRank中已弃用的函数 | ||
DECOR | 中值排序的差分进化算法 | ||
EMCons | 根据Kemeny公理化方法找到一致性(中位数)排序的分枝定界算法 | ||
EMD | Emond和Mason数据 | ||
FASTcons | 快速算法找到共识(中位数)排名。Amodio、D'Ambrosio和Siciliano(2016)定义的一致性(中位数)排名快速算法。它至少返回一个解决方案。如果有多个解,它有时返回所有解,有时返回一些解,总是至少返回一个解。 | ||
FASTDECOR | 调用DECOR的快速算法 | ||
German | 德国的政治目标 | ||
Idea | Idea数据集 | ||
kemenyd | 凯门尼距离 | ||
kemenydesign | 辅助功能 | ||
kemenyscore | 根据Kemeny(1962)的得分矩阵 | ||
labels | 将排名转换为排序。 | ||
order2rank | 给定一个排序,它就转化为一个排序 | ||
partitions | 生成n个约束为k个非空子集的项的划分 | ||
polyplot | 在包含所有可能联系的3-4个对象的排列多面体上绘制排序 | ||
QuickCons | 找到共识排序问题最多4个解的快速算法 | ||
rank2order | 给定一个秩,它就转化为一个序 | ||
reordering | 给定一个向量(或一个矩阵),返回一个有序向量(或一个带有有序向量的矩阵) | ||
scorematrix | 根据Emond和Mason(2002)的得分矩阵 | ||
sports | 体育数据 | ||
stirling2 | 第二类斯特林数 | ||
tabulaterows | 排名样本的频率分布 | ||
Tau_X | TauX(tau exstension)秩相关系数 | ||
tau_x | TauX(tau exstension)秩相关系数 | ||
univranks | 产生排名的宇宙 | ||
USAranks | 美国排名数据 |