İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklar🔒 Tam yöntemi okuKaynaklar
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Vektör (L2) Normalizasyonu
MCDMNormalizationcrisp

Vektör (L2) Normalizasyonu

Vector (L2) Normalization

VEKTÖR-NORMALİZASYONU (Vektör (L2) Normalizasyonu), Hwang, C. L. ve Yoon, K. tarafından 1981'de tanıtılan çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemlerinden bir normalizasyon 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

Ne zaman kullanılır

Normalleştirilmiş matrisi çıktı olarak verir; sıralama üretmez; sıralama sonraki yönteme bırakılır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adım adım denetlenebilen şeffaf, tekrarlanabilir bir hesaplama prosedürü izler.
  • Tek bir karar matrisi içinde farklı ölçeklerde 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. Springer-Verlag, Berlin DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Vector (L2) Normalization. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/vector-normalization

Benzer yöntemler

Vektör NormalizasyonuMin-Max NormalizasyonuÖklid Mesafesiİdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması TekniğiLogaritmik NormalizasyonDoğrusal Toplam NormalleştirmeLineer Maksimum NormalizasyonuZ-Skoru Normalizasyonu

İlgili referans kavramlar

Temel Bileşen AnaliziDecision Support SystemsDecision MakingWeighted ScoresÇok Boyutlu ÖlçeklemeDestek Vektör Sınıflandırması

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

ScholarGate — VECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/vector-normalization · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Hwang, C. L. Yoon, K.
Subfamily
Normalization
Year
1981
Type
Euclidean norm-based column normalization
Value Space
crisp
Uncertainty
Hiçbiri
Compensation
Yok
Rank Reversal
Hayır
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