Vektör Normalizasyonu — Öklid sütun normu ölçeklendirmesi (L2 normalizasyonu)
Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)
NORM-VEKTÖR (Vektör Normalizasyonu — Öklid sütun normu ölçeklendirmesi (L2 normalizasyonu)), Hwang, C. L., Yoon, K. tarafından 1981'de tanıtılan bir normalizasyon 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
Vektör normalizasyonundan sonra, her sütun birim Öklid normuna (Σ_i r_ij² = 1) sahip olur. Normalleştirilmiş değerler, orijinal verilerin oran yapısını korur. Maliyet/fayda yönü BU adım sırasında UYGULANMAZ — sonraki adımlarda (örneğin TOPSIS'te A⁺/A⁻ seçilerek) ele alınmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
- Tek bir karar matrisinde farklı ölçeklerde ve birimlerde birden çok kriteri ele alır.
- Sonuçlar, seçilen normalizasyona, ağırlıklara ve parametre ayarlarına bağlıdır.
Kaynaklar
- 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). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/norm-vector
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
- İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiKarar verme↔ karşılaştır
- Ağırlıklı Toplamsal Çarpımsal DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır