MCDMNormalizationcrisp

נרמול וקטור — סקילת נורמת עמודה אוקלידית (נרמול L2)

NORM-VECTOR (נרמול וקטור — סקילת נורמת עמודה אוקלידית (נרמול L2)) היא שיטת קבלת החלטות רב-קריטריונית (MCDM) שהוצגה על ידי Hwang, C. L., Yoon, K. בשנת 1981. היא הופכת מטריצת החלטות של חלופות מדורגות לפי קריטריונים מרובים לתוצאה מובנית וניתנת לשחזור.

יישום עם DecisionMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/decision-making/norm-vector · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026