So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Trọng số PCA× | Đánh giá Kết hợp dựa trên Khoảng cách× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Ra quyết định | Ra quyết định |
| Họ | MCDM | MCDM |
| Năm ra đời≠ | 1901 | 2016 |
| Người khởi xướng≠ | Pearson, K. | Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. |
| Loại≠ | Weight_Objective (PCA variance explained, eigenvector-based) | Distance from anti-ideal (Euclidean + Taxicab) |
| Công trình gốc≠ | Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine DOI ↗ | Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research link ↗ |
| Tên gọi khác | — | — |
| Liên quan | 8 | 8 |
| Tóm tắt≠ | PCA-WEIGHT (PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting) is a weight objective multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Pearson, K. in 1901. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result. | CODAS (Combinative Distance-Based Assessment) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J. in 2016. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|