MCDMNormalizationcrisp
벡터 정규화 — 유클리드 열-노름 스케일링 (L2 정규화)
NORM-VECTOR (벡터 정규화 — 유클리드 열-노름 스케일링 (L2 정규화))는 1981년 Hwang, C. L., Yoon, K.에 의해 소개된 다기준 의사결정(MCDM) 방법입니다. 여러 기준에 대한 대안들의 점수로 구성된 의사결정 행렬을 구조화되고 재현 가능한 결과로 변환합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/decision-making/norm-vector
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- 조합 거리 기반 평가의사결정↔ compare
- 평균 해법으로부터의 거리 기반 평가의사결정↔ compare
- 이상해결책과의 유사성에 따른 선호도 순위 결정 기법의사결정↔ compare
- 가중합산곱 평가법의사결정↔ compare