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›Min-Max Normalizasyonu — her bir kriter sütununun [0, 1] aralığına doğrusal olarak yeniden ölçeklendirilmesi
MCDMNormalizationcrisp

Min-Max Normalizasyonu — her bir kriter sütununun [0, 1] aralığına doğrusal olarak yeniden ölçeklendirilmesi

Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]

MİN-MAX-NORMALİZASYONU (Min-Max Normalizasyonu — her bir kriter sütununun [0, 1] aralığına doğrusal olarak yeniden ölçeklendirilmesi), 1981 yılında Hwang, C. L. ve Yoon, K. tarafından tanıtılan bir normalizasyon çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemidir. Bu yöntem, birden çok kritere göre puanlanmış alternatiflerin 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.

Min-Max Normalizasyonu
Kombinatif Mesafe Tabanl…Ortalama Çözümden Uzaklı…Çok Nitelikli Sınır Yakl…Alternatiflerin Ölçümü v…Basit Toplamsal Ağırlıkl…İdeal Çözüme Benzerliğe…Ağırlıklı Toplamsal Çarp…

Ne zaman kullanılır

Min-max normalizasyonu, her kriteri [0,1] aralığına eşler; burada 1 = mevcut veri kümesindeki en iyi performans gösteren ve 0 = en kötü performans gösteren anlamına gelir. Sonuç veri kümesine bağlıdır: alternatiflerin eklenmesi veya çıkarılması, mevcut alternatifler arasındaki göreceli performans değişmese bile tüm normalize edilmiş değerleri değiştirir. [0,1] girdileri gerektiren yöntemlerden önce kullanın (örn. EDAS, CODAS, MARCOS).

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). Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/min-max-normalization

İlişkili yöntemler

Kombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeOrtalama Çözümden Uzaklığa Dayalı DeğerlendirmeÇok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı KarşılaştırmasıAlternatiflerin Ölçümü ve Uzlaşma Çözümüne Göre SıralanmasıBasit Toplamsal Ağırlıklandırmaİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiAğırlıklı Toplamsal Çarpımsal Değerlendirme

Hangi yöntem?

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

  • Kombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır
  • Ortalama Çözümden Uzaklığa Dayalı DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır
  • Çok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı KarşılaştırmasıKarar verme↔ karşılaştır
  • Alternatiflerin Ölçümü ve Uzlaşma Çözümüne Göre SıralanmasıKarar verme↔ karşılaştır
  • Basit Toplamsal AğırlıklandırmaKarar verme↔ karşılaştır
  • İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiKarar verme↔ karşılaştır
  • Ağırlıklı Toplamsal Çarpımsal DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Lineer Maksimum NormalizasyonuVektör (L2) NormalizasyonuVektör Normalizasyonuİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiFuzzy TOPSIS (Chen-Hwang 1992)Öklid MesafesiDoğrusal Toplam NormalleştirmeZ-Skoru Normalizasyonu

İlgili referans kavramlar

Decision Support SystemsTemel Bileşen AnaliziDecision MakingWeighted ScoresDoğrusal Diskriminant AnaliziKanonik Korelasyon Analizi

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

ScholarGate — MIN-MAX-NORMALIZATION (Min-Max Normalization — linear rescaling of each criterion column to [0, 1]). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/min-max-normalization · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Hwang, C. L., Yoon, K.
Subfamily
Normalization
Year
1981
Type
Normalization (linear, range-scaling)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
Yok
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
Kombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeOrtalama Çözümden Uzaklığa Dayalı DeğerlendirmeÇok Nitelikli Sınır Yaklaşım Alanı KarşılaştırmasıAlternatiflerin Ölçümü ve Uzlaşma Çözümüne Göre SıralanmasıBasit Toplamsal Ağırlıklandırmaİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiAğırlıklı Toplamsal Çarpımsal Değerlendirme
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