Vektor normalisering — Euklidisk kolonne-norm skalering (L2 normalisering)
NORM-VECTOR (Vektor normalisering — Euklidisk kolonne-norm skalering (L2 normalisering)) er en normaliseringsmetode inden for multi-kriterie beslutningstagning (MCDM) introduceret af Hwang, C. L., Yoon, K. i 1981. Den omdanner en beslutningsmatrix af alternativer scoret på flere kriterier til et struktureret, reproducerbart resultat.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Kombinatorisk Afstandsbaseret VurderingBeslutningstagning↔ compare
- Evaluering baseret på afstand fra gennemsnitsløsningBeslutningstagning↔ compare
- Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal SolutionBeslutningstagning↔ compare
- Vægtet aggregeret sum produkt vurderingBeslutningstagning↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →