MCDMDistancecrisp

Manhattan-távolság — L1 norma (városi blokk távolság) két vektor között

A DIST-MANHATTAN (Manhattan-távolság — L1 norma (városi blokk távolság) két vektor között) egy távolság alapú többkritériumos döntéshozatali (MCDM) módszer, amelyet Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. vezetett be 2020-ban. Egy döntési mátrixot, amely alternatívákat tartalmaz több kritériumon pontozva, strukturált, reprodukálható eredménnyé alakít.

Alkalmazás ezzel: DecisionMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  1. Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. (2020). Manhattan Distance. IEEE Transactions on Cybernetics link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 2). Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/decision-making/dist-manhattan

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
ScholarGateDIST-MANHATTAN (Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/decision-making/dist-manhattan · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026