将评判矩阵以矩阵形式存储在变量A中。评判矩阵A大小为n x n，其中n为矩阵的维度。 3 H5 d# n( |; i% g, r6 ~: K
一致性检验和权向量计算：
6 B6 E5 V7 W4 f' ]
使用特征值分解（eig函数）对评判矩阵A进行分解，得到特征向量和特征值。
从特征值中提取最大特征值r。
计算一致性指标CI，通过计算（r-n）/(n-1)得到。
构建一致性比例指标RI（随机一致性指标）的参照表。
计算一致性比例CR，通过计算CI除以RI的最后一个值得到。
判断一致性检验结果CR是否小于0.10，若小于，则通过，否则不通过。 : T! [4 A2 w$ C6 }3 n
权向量计算：
' H c! l% l6 U% V5 p
将特征向量的第一列除以该列的和，得到权向量w。
将权向量w转置，使其变成行向量。 6 R! P s5 ~: L8 ~# M: m! I
结果输出：
) S0 [9 G- p; A. W. i. e3 J1 c% u* {9 B
输出一致性指标CI、一致性比例CR、一致性检验结果、特征值r和权向量w的结果。+ }+ C: L( \) `) J- ~) r
该代码假设评判矩阵A已经提前定义好。如果要使用自定义的评判矩阵，请修改变量A的值。3 b/ ~& R/ k. H+ S. S
$ S2 F! ]+ q0 o e, `" h" d# _
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$ }& ~! ]0 j. ]4 c0 O4 p+ H
A. h( k) P' r6 w# _; r
