Normalizace vektorů — Škálování eukleidovské sloupcové normy (L2 normalizace)
NORM-VECTOR (Normalizace vektorů — Škálování eukleidovské sloupcové normy (L2 normalizace)) je normalizační metoda vícenásobného rozhodování (MCDM) představená Hwangem, C. L. a Yoonem, K. v roce 1981. Převádí rozhodovací matici alternativ ohodnocených podle více kritérií na strukturovaný, reprodukovatelný výsledek.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Kombinativní hodnocení založené na vzdálenostiRozhodování↔ compare
- Vyhodnocení založené na vzdálenosti od průměrného řešeníRozhodování↔ compare
- Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal SolutionRozhodování↔ compare
- Vážená agregovaná suma součinové metody hodnoceníRozhodování↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →