数学模型的优点是：

(1)利用嫡值模糊算法，能用信息嫡评价所获系统信息的有序度及其效用即由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标的权重从而尽量消除各指标权重的人为干扰使评价结果更符合实际。

(2)算法在总体上较为简单，只利用了几个公式，便于理解。

(3)准确性高，利用统计所得数据可以完全求得最后结果。

(4)能客观的反应北京市水资源短缺的风险,防止主观偏差。

(5)考虑全面、充分（列举20项风险指标)，几乎包含所有影响因素。

数学模型的缺点是：

(1)当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。

(2)在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。

(3)在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

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