ScholarGate
Assistent
MCDMNormalizationcrisp

Vektor- (L2) normaliseerimine

VEKTOR-NORMALISEERIMINE (Vektor- (L2) normaliseerimine) on normaliseeriv mitmekriteeriumilise otsustamise (MCDM) meetod, mille tutvustasid C. L. Hwang ja K. Yoon 1981. aastal. See teisendab alternatiivide otsustusmaatriksi, mis on hinnatud mitme kriteeriumi alusel, struktureeritud ja reprodutseeritavaks tulemuseks.

Rakenda tööriistaga DecisionMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Allikad

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/et/decision-making/vector-normalization

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/decision-making/vector-normalization · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026