MCDMNormalizationcrisp

Chuẩn hóa Vector — Co giãn theo chuẩn Euclide cột (chuẩn hóa L2)

NORM-VECTOR (Chuẩn hóa Vector — Co giãn theo chuẩn Euclide cột (chuẩn hóa L2)) là một phương pháp chuẩn hóa trong ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) được giới thiệu bởi Hwang, C. L., Yoon, K. vào năm 1981. Phương pháp này biến đổi ma trận quyết định gồm các phương án được cho điểm trên nhiều tiêu chí thành một kết quả có cấu trúc và có thể tái lập.

Áp dụng với DecisionMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. 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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 2). Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/decision-making/norm-vector

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateNORM-VECTOR (Vector Normalization — Euclidean column-norm scaling (L2 normalisation)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/decision-making/norm-vector · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026