İki vektör arasındaki Manhattan Mesafesi — L1 normu (şehir bloğu mesafesi)
Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors
DIST-MANHATTAN (İki vektör arasındaki Manhattan Mesafesi — L1 normu (şehir bloğu mesafesi)), Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. tarafından 2020'de tanıtılan bir mesafe çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok kritere göre puanlandığı bir karar matrisini yapılandırılmış, tekrarlanabilir bir sonuca dönüştürür.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
d ≥ 0; d=0 ancak ve ancak a=b. Manhattan Mesafesi simetriktir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
- Tek bir karar matrisinde farklı ölçekler ve birimlere sahip birden çok kriteri ele alır.
- Sonuçlar seçilen normalizasyona, ağırlıklara ve parametre ayarlarına bağlıdır.
Kaynaklar
- Dezert, J., Tchamova, A., Han, D., Bhotto, M. Z. A. (2020). Manhattan Distance. IEEE Transactions on Cybernetics link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Manhattan Distance — L1 norm (city-block distance) between two vectors. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/dist-manhattan
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
Yan yana karşılaştır →