MCDMNormalizationcrisp

Normalizare Vectorială — Scalare prin norma euclidiană pe coloană (normalizare L2)

NORM-VECTOR (Normalizare Vectorială — Scalare prin norma euclidiană pe coloană (normalizare L2)) este o metodă de normalizare în cadrul procesului decizional multi-criterial (MCDM - multi-criteria decision-making) introdusă de Hwang, C. L., Yoon, K. în 1981. Aceasta transformă o matrice decizională de alternative evaluate pe multiple criterii într-un rezultat structurat și reproductibil.

Aplică cu DecisionMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/decision-making/norm-vector · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026