İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Öklid Mesafesi — Kriter uzayındaki iki vektör arasındaki L2 normu
MCDMDistancecrisp

Öklid Mesafesi — Kriter uzayındaki iki vektör arasındaki L2 normu

Euclidean Distance — L2 norm between two vectors in criterion space

DIST-EUCLIDEAN (Öklid Mesafesi — Kriter uzayındaki iki vektör arasındaki L2 normu), Hwang, C. L. ve Yoon, K. tarafından 1981'de tanıtılan bir mesafe tabanlı çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.

ScholarGate
  1. MCDM
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Öklid Mesafesi
Kombinatif Mesafe Tabanl…İdeal Çözüme Benzerliğe…

Ne zaman kullanılır

d_E ≥ 0. d_E = 0 ancak ve ancak a = b ise. Ölçeğe duyarlıdır — kriterlerin farklı birimleri veya aralıkları varsa uygulamadan önce girdileri normalleştirin. En yaygın olarak TOPSIS'te ayırma ölçüsü olarak kullanılır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçek ve birimlerdeki birden çok kriteri ele alır.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar seçilen normalizasyona, ağırlıklara ve parametre ayarlarına bağlıdır.

Kaynaklar

  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 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Euclidean Distance — L2 norm between two vectors in criterion space. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dist-euclidean

İlişkili yöntemler

Kombinatif Mesafe Tabanlı Değerlendirmeİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması Tekniği

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Kombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır
  • İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Vektör Normalizasyonuİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiVektör (L2) NormalizasyonuMinkowski UzaklığıÇebişev Uzaklığıİki vektör arasındaki Manhattan MesafesiBipolar bulanımlı TOPSIS uzantısıMin-Max Normalizasyonu

İlgili referans kavramlar

Çok Boyutlu ÖlçeklemeDecision Support SystemsDecision MakingDoğrusal Diskriminant AnaliziDiscriminant AnalysisTemel Bileşen Analizi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — DIST-EUCLIDEAN (Euclidean Distance — L2 norm between two vectors in criterion space). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/dist-euclidean · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Hwang, C. L., Yoon, K.
Subfamily
Distance
Year
1981
Type
Distance (L2, Euclidean)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
Yok
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
Kombinatif Mesafe Tabanlı Değerlendirmeİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması Tekniği
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil