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›Temel Bileşen Analizi (PCA) Tabanlı Nesnel Ağırlıklandırma
MCDMWeight Objectivecrisp

Temel Bileşen Analizi (PCA) Tabanlı Nesnel Ağırlıklandırma

PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting

PCA-WEIGHT (Temel Bileşen Analizi Tabanlı Nesnel Ağırlıklandırma), Pearson, K. tarafından 1901'de tanıtılan nesnel ağırlıklı çok ölçütlü karar verme (ÇOKD) yöntemidir. Alternatiflerin birden çok ölçüte 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.

Temel Bileşen Analizi (PCA) Tabanlı Nesnel Ağırlıklandırma
AHPSortOtomatik İkili Doğrusal…Toplu Oran Değerlendirme…İki Aşamalı Normalleştir…Uyarlanabilir Standartla…Kapsamlı mesafeye dayalı…Birleşik Uzlaşma ÇözümüKombinatif Mesafe Tabanl…

Ne zaman kullanılır

PCA ağırlıklandırması, ağırlıkları verinin kendi yapısından çıkarır — daha fazla varyans açıklayan (daha az gereksiz) ölçütler daha yüksek ağırlık alır. Tekil olmayan kovaryans matrisi için m ≥ n gerektirir. Sonuçlar veri kümesindeki değişikliklere duyarlı olabilir (yeni alternatifler ağırlıkları kaydırır).

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürünü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde ve birimlerdeki birden çok ölçütü ele alır.
Sınırlılıklar
  • Sonuçlar seçilen normalleştirme, ağırlıklar ve parametre ayarlarına bağlıdır.

Kaynaklar

  1. Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine DOI: 10.1080/14786440109462720 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/pca-weight

İlişkili yöntemler

AHPSortOtomatik İkili Doğrusal Sıralama KombinasyonuToplu Oran Değerlendirmesiİki Aşamalı Normalleştirmeyi Dikkate Alan Alternatif Sıralama YöntemiUyarlanabilir Standartlaştırılmış Aralıklar Tabanlı Alternatif Sıralama TekniğiKapsamlı mesafeye dayalı sıralamaBirleşik Uzlaşma ÇözümüKombinatif Mesafe Tabanlı Değerlendirme

Hangi yöntem?

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

  • AHPSortKarar verme↔ karşılaştır
  • Otomatik İkili Doğrusal Sıralama KombinasyonuKarar verme↔ karşılaştır
  • Toplu Oran DeğerlendirmesiKarar verme↔ karşılaştır
  • İki Aşamalı Normalleştirmeyi Dikkate Alan Alternatif Sıralama YöntemiKarar verme↔ karşılaştır
  • Uyarlanabilir Standartlaştırılmış Aralıklar Tabanlı Alternatif Sıralama TekniğiKarar verme↔ karşılaştır
  • Kapsamlı mesafeye dayalı sıralamaKarar verme↔ karşılaştır
  • Birleşik Uzlaşma ÇözümüKarar verme↔ karşılaştır
  • Kombinatif Mesafe Tabanlı DeğerlendirmeKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Standart Sapma AğırlığıMahalanobis MesafesiGini Katsayısı AğırlıklandırmasıKriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiSMART AğırlıklandırmaKriterler Korelasyonu ve Standart Sapma objektif ağırlıklandırmasıShannon Entropi Ağırlıklandırma YöntemiAnalitik Hiyerarşi Süreci

İlgili referans kavramlar

Temel Bileşen AnaliziBoyut İndirgemeÇok Boyutlu ÖlçeklemeBoyut İndirgemeWeighted ScoresK-Ortalamalar Kümeleme

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

ScholarGate — PCA-WEIGHT (PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/pca-weight · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Pearson, K.
Subfamily
Weight Objective
Year
1901
Type
Weight Objective (PCA variance explained, eigenvector-based)
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
Yok
Rank Reversal
Hayır
İlişkili yöntemler
AHPSortOtomatik İkili Doğrusal Sıralama KombinasyonuToplu Oran Değerlendirmesiİki Aşamalı Normalleştirmeyi Dikkate Alan Alternatif Sıralama YöntemiUyarlanabilir Standartlaştırılmış Aralıklar Tabanlı Alternatif Sıralama TekniğiKapsamlı mesafeye dayalı sıralamaBirleşik Uzlaşma ÇözümüKombinatif Mesafe Tabanlı 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