Vektor Normalizáció — Euklideszi oszlopnorma-skálázás (L2 normalizáció)
A NORM-VECTOR (Vektor Normalizáció — Euklideszi oszlopnorma-skálázás (L2 normalizáció)) egy normalizációs többkritériumos döntéstámogató (MCDM) módszer, amelyet Hwang, C. L., Yoon, K. vezetett be 1981-ben. Ez egy döntési mátrixot, amely alternatívákat tartalmaz több kritériumon pontozva, strukturált, reprodukálható eredménnyé alakít.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Kombinatív Távolságalapú ÉrtékelésDöntéshozatal↔ compare
- Értékelés az átlagos megoldástól való távolság alapjánDöntéshozatal↔ compare
- Az ideális megoldáshoz való hasonlóságon alapuló preferenciarendezési technikaDöntéshozatal↔ compare
- Súlyozott Összegzett Szorzat ÉrtékelésDöntéshozatal↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →