ScholarGate
Asisten
MCDMNormalizationcrisp

Normalisasi Vektor — Penskalaan norma kolom Euclidean (normalisasi L2)

NORM-VECTOR (Normalisasi Vektor — Penskalaan norma kolom Euclidean (normalisasi L2)) adalah metode normalisasi dalam pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM) yang diperkenalkan oleh Hwang, C. L., Yoon, K. pada tahun 1981. Metode ini mengubah matriks keputusan yang berisi skor alternatif pada berbagai kriteria menjadi hasil yang terstruktur dan dapat direproduksi.

Terapkan dengan DecisionMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/decision-making/norm-vector · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026