ScholarGate
Assistent
MCDMNormalizationcrisp

Vektori normaliseerimine — Eukleidi veeru normi skaalimine (L2 normaliseerimine)

NORM-VECTOR (Vektori normaliseerimine — Eukleidi veeru normi skaalimine (L2 normaliseerimine)) on normaliseerimismeetod mitmekriteeriumilise otsustamise (MCDM) jaoks, mille võtsid kasutusele Hwang, C. L. ja Yoon, K. aastal 1981. See muudab alternatiivide otsustusmaatriksi, mis on hinnatud mitme kriteeriumi alusel, struktureeritud, reprodutseeritavaks tulemuseks.

Rakenda tööriistaga DecisionMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  1. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.

Compare side by side
ScholarGateNORM-VECTOR (Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/decision-making/norm-vector · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026