Normalizácia vektorov — škálovanie pomocou euklidovskej normy stĺpca (L2 normalizácia)
NORM-VECTOR (Normalizácia vektorov — škálovanie pomocou euklidovskej normy stĺpca (L2 normalizácia)) je normalizačná metóda viackritériového rozhodovania (MCDM) predstavená Hwangom, C. L. a Yoonom, K. v roku 1981. Premieňa rozhodovaciu maticu alternatív ohodnotených podľa viacerých kritérií na štruktúrovaný, reprodukovateľný výsledok.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Kombinované hodnotenie založené na vzdialenostiRozhodovanie↔ compare
- Vyhodnotenie založené na vzdialenosti od priemerného riešeniaRozhodovanie↔ compare
- Technika poradia preferencií podľa podobnosti s ideálnym riešenímRozhodovanie↔ compare
- WASPASRozhodovanie↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →