MCDMNormalizationcrisp

Векторна (L2) нормалізація

ВЕКТОРНА-НОРМАЛІЗАЦІЯ (Векторна (L2) нормалізація) — це метод багатокритеріального прийняття рішень (MCDM), представлений Хвангом К. Л. та Юном К. у 1981 році. Він перетворює матрицю рішень альтернатив, оцінених за кількома критеріями, на структурований, відтворюваний результат.

Застосувати у DecisionMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

ScholarGateVECTOR-NORMALIZATION (Vector (L2) Normalization). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/decision-making/vector-normalization · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026