Нормализация на вектори — Мащабиране с евклидова норма на колона (L2 нормализация)
NORM-VECTOR (Нормализация на вектори — Мащабиране с евклидова норма на колона (L2 нормализация)) е метод за нормализация при многокритериално вземане на решения (MCDM), въведен от Hwang, C. L., Yoon, K. през 1981 г. Той преобразува матрица на решенията от алтернативи, оценени по множество критерии, в структуриран, възпроизводим резултат.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 186, Springer-Verlag DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/decision-making/norm-vector
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Комбинативна оценка, базирана на разстояниеВземане на решения↔ compare
- Оценка, базирана на разстояние от средното решениеВземане на решения↔ compare
- Техника за подреждане на предпочитанията чрез сходство с идеалното решениеВземане на решения↔ compare
- Претеглена сумарно-производна оценкаВземане на решения↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →