A principal component analysis based method for the priority vector derivation from pairwise comparison matrices

31.10.2025
Soft computing in decision making and in modeling in economics

Verfasst von: Shihui Wu; Huachun Xiang; Bo He; Xiaodong Liu
Erschienen in: Soft Computing

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Abstract

Obtaining a reliable priority vector from a pairwise comparison matrix (PCM) is essential in the analytic hierarchy process (AHP) for multi-criteria decision-making. This paper presents a novel method, PCAM (Principal Component Analysis based Method), which utilizes principal component analysis (PCA) to derive the priority vector. This approach leverages PCA’s capability to preserve as much of the original information as possible while reducing dimensions. We introduce a new consistency index, PCI (Principal Component Index), to assess the consistency of PCAM. Through comparative analyses with other prioritization methods using numerical examples, we demonstrate PCAM’s feasibility and efficiency. Our results indicate that PCAM can effectively retain much of the original comparison information and produce a dependable priority vector.

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Literatur

Titel: A principal component analysis based method for the priority vector derivation from pairwise comparison matrices
Verfasst von: Shihui Wu
Huachun Xiang
Bo He
Xiaodong Liu
Publikationsdatum: 31.10.2025
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Soft Computing
Print ISSN: 1432-7643
Elektronische ISSN: 1433-7479
DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-025-10882-8

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