Trọng số PCA — Trọng số khách quan dựa trên Phân tích thành phần chính
PCA-WEIGHT (Trọng số PCA — Trọng số khách quan dựa trên Phân tích thành phần chính) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) khách quan về trọng số, được giới thiệu bởi Pearson, K. vào năm 1901. Nó biến đổi ma trận quyết định các phương án được chấm điểm trên nhiều tiêu chí thành một kết quả có cấu trúc, có thể tái lập.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Pearson, K. (1901). On lines and planes of closest fit to systems of points in space. Philosophical Magazine DOI: 10.1080/14786440109462720 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). PCA Weighting — Principal Component Analysis based objective weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/decision-making/pca-weight
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.
- AHPSortRa quyết định↔ compare
- Kết hợp Tuyến tính Theo Cặp Tự độngRa quyết định↔ compare
- Đánh giá Tỷ lệ Cộng tínhRa quyết định↔ compare
- Phương pháp Xếp hạng Thứ tự Thay thế có Tính đến Chuẩn hóa Hai bướcRa quyết định↔ compare
- Kỹ thuật xếp hạng thay thế dựa trên khoảng chuẩn hóa thích ứngRa quyết định↔ compare
- COBRA (COmprehensive distance Based RAnking)Ra quyết định↔ compare
- Giải pháp Thỏa hiệp Kết hợpRa quyết định↔ compare
- Đánh giá Kết hợp dựa trên Khoảng cáchRa quyết định↔ compare
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →