MCDMWeight Objectivecrisp

PCA ওয়েটিং — প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ভিত্তিক বস্তুনিষ্ঠ ওয়েটিং

PCA-WEIGHT (PCA ওয়েটিং — প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ ভিত্তিক বস্তুনিষ্ঠ ওয়েটিং) হলো একটি ওয়েট অবজেক্টিভ বহু-মাপকাঠি সিদ্ধান্ত গ্রহণ (MCDM) পদ্ধতি যা কে. পিয়ারসন ১৯০১ সালে প্রবর্তন করেন। এটি একাধিক মাপকাঠিতে স্কোর করা বিকল্পগুলির একটি সিদ্ধান্ত ম্যাট্রিক্সকে একটি সুসংগঠিত, পুনরুৎপাদনযোগ্য ফলাফলে রূপান্তরিত করে।

DecisionMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine DOI: 10.1080/14786440109462720

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/decision-making/pca-weight

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.

Compare side by side
ScholarGatePCA-WEIGHT (PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/decision-making/pca-weight · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026