Vektorska normalizacija — skaliranje euklidskom normom stupca (L2 normalizacija)
NORM-VECTOR (Vektorska normalizacija — skaliranje euklidskom normom stupca (L2 normalizacija)) je metoda normalizacije u višekriterijskom odlučivanju (MCDM) koju su uveli Hwang, C. L. i Yoon, K. 1981. godine. Pretvara odlučnu matricu alternativa ocjenjenih prema višestrukim kriterijima u strukturiran, ponovljiv rezultat.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Kombinativna procjena temeljena na udaljenostiDonošenje odluka↔ compare
- Procjena utemeljena na udaljenosti od prosječnog rješenjaDonošenje odluka↔ compare
- Tehnika za redoslijed preferencija po sličnosti s idealnim rješenjemDonošenje odluka↔ compare
- Vrednovana agregirana suma-umnožak procjenaDonošenje odluka↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →