Normalizacja wektorowa — skalowanie przez normę kolumnową Euklidesową (normalizacja L2)
NORM-VECTOR (Normalizacja wektorowa — skalowanie przez normę kolumnową Euklidesową (normalizacja L2)) jest metodą normalizacji w podejmowaniu decyzji wielokryterialnych (MCDM), wprowadzoną przez Hwang, C. L. i Yoon, K. w 1981 roku. Przekształca ona macierz decyzyjną ocen alternatyw według wielu kryteriów w ustrukturyzowany, powtarzalny wynik.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Kombinacyjna metoda oceny odległościowejPodejmowanie decyzji↔ compare
- Ocena oparta na odległości od rozwiązania przeciętnegoPodejmowanie decyzji↔ compare
- Technika porządku preferencji przez podobieństwo do idealnego rozwiązaniaPodejmowanie decyzji↔ compare
- WASPASPodejmowanie decyzji↔ compare
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →