Normalization of Multidimensional Data for Multi-Criteria Decision Making Problems : Inversion, Displacement, Asymmetry
Langue : anglais
Edité par Springer, 2023
- Livre relié
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a systematic review of multidimensional normalization methods and addresses problems frequently encountered when using various methods and ways to eliminate them. The invariant properties of the linear normalization methods presented here can be used to eliminate simple problems and avoid obvious errors when choosing a normalization method.The book introduces valuable, novel techniques for the multistep normalization of multidimensional data. One of these methods involves inverting the normalized values of cost attributes into profit attributes based on the reverse sorting algorithm (ReS algorithm). Another approach presented is the IZ method, which addresses the issue of shift in normalized attribute values. Additionally, a new method for normalizing the decision matrix is proposed, called the MS method, which ensures the equalization of average values and variances of attributes.Featuring numerous illustrative examples throughout, the book helps readers to understand what difficulties can arise in multidimensional normalization, what to expect from such problems, and how to solve them. It is intended for academics and professionals in various areas of data science, computing in mathematics, and statistics, as well as decision-making and operations.…
N° de réf. du vendeur 9783031338366
- Titre
- Normalization of Multidimensional Data for Multi-Criteria Decision Making Problems : Inversion, Displacement, Asymmetry
- Auteur
- Irik Z. Mukhametzyanov
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031338367
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031338366
- Poids de l'article
- 653 grammes
- Dimensions
- 241x160x24 mm
This book presents a systematic review of multidimensional normalization methods and addresses problems frequently encountered when using various methods and ways to eliminate them.
The invariant properties of the linear normalization methods presented here can be used to eliminate simple problems and avoid obvious errors when choosing a normalization method. The book introduces valuable, novel techniques for the multistep normalization of multidimensional data. One of these methods involves inverting the normalized values of cost attributes into profit attributes based on the reverse sorting algorithm (ReS algorithm). Another approach presented is the IZ method, which addresses the issue of shift in normalized attribute values. Additionally, a new method for normalizing the decision matrix is proposed, called the MS method, which ensures the equalization of average values and variances of attributes.
Featuring numerous illustrative examples throughout, the book helps readers to understand what difficulties can arise in multidimensional normalization, what to expect from such problems, and how to solve them. It is intended for academics and professionals in various areas of data science, computing in mathematics, and statistics, as well as decision-making and operations.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Irik Z. Mukhametzyanov is a Professor at Higher School of Information and Social Technology, department of Information Technologies and Applied Mathematics, Ufa State Petroleum Technological University (USPTU), Russia. His current research interests include multivariate analysis, mathematical modeling and optimization in socio-economic systems, design and analysis of multi-agent systems, fuzzy systems, decision support systems, and multi-criteria decision-making models.
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