ScholarGate
Ассистент
MCDMNormalizationcrisp

Векторная (L2) нормализация

ВЕКТОРНАЯ НОРМАЛИЗАЦИЯ (Векторная (L2) нормализация) — это метод многокритериальной поддержки принятия решений (MCDM), представленный Хвангом К. Л. и Юном К. в 1981 году. Он преобразует матрицу решений альтернатив, оцененных по нескольким критериям, в структурированный, воспроизводимый результат.

Применить в DecisionMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Источники

  1. Hwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/decision-making/vector-normalization

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/decision-making/vector-normalization · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026