Öklid Uzaklığı - Kriter uzayında iki vektör arasında L2 normu

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

1. a ve b vektörleri arasında Öklid (L2) uzaklığını hesapla: d_E = √Σ_j(a_j − b_j)².

   $$d_E(𝐚,𝐛)=\sqrt{{\sum }_{j=1}^n(a_j-b_j{)}^2}$$
   LaTeX

   d_E(\mathbf{a},\mathbf{b}) = \sqrt{\sum_{j=1}^{n}(a_j - b_j)^2}

Sezgi

Distance (L2, Euclidean). Output typically distance (lower value = preferred).

Sonucu okuma: d_E ≥ 0. d_E = 0 iff a = b. Sensitive to scale - normalise inputs before applying if criteria have different units or ranges. Most commonly used in TOPSIS as the separation measure.

Sık yapılan hatalar

• Ölçek duyarlılığı: büyük aralıklı kriterler baskın çıkar; çok kriterli bağlamlarda uzaklık hesaplamadan önce normalleştirin.