Research Article
BibTex RIS Cite

The Clustering of Cities in Turkey According to Indexes of Life Satisfaction

Year 2019, , 74 - 82, 01.04.2019
https://doi.org/10.19113/sdufenbed.444143

Abstract










Cluster
analysis can be defined as the group of methods which aim to classify
multivariate observations by being used similarity/dissimilarity measures
between observations. In cluster analysis, it is wanted that within clusters
are homogeneous and between clusters are heterogeneous. In this study,
clustering of cities in Turkey is aimed according to life satisfaction index
values. The index values used in stu
dy are obtained from results of “Life Satisfaction in
Cities” study which are performed by TÜİK in 2015 and declared in 2016. In
study, 11 index values are taken as satisfaction indicators of cities and the
cities are clustered by using obtained multivariate data. Moreover, cluster
validation indexes are used to determine cluster number and cluster method.
    

References

  • [1] TÜİK, 2016. İllerde Yaşam Endeksi. http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=24561 (Erişim Tarihi: 08.05.2018).
  • [2] Aydın, B., Ertürk, N. 2017. Türkiye'de Yaşam Memnuniyeti Endeksi Çerçevesinde Bölgesel Karşılaştırmalar. Politik Ekonomik Kuram, 1(2), 118-142.
  • [3] Aydın, N., Yalçın, E. 2017. The Comparison of Satisfaction Levels of Southeastern Anatolian Provinces by Multidimensional Scaling Analysis. Alphanumeric Journal, 5(1), 15-36.
  • [4] Alpaykut, S. 2017. Türkiye'de illerin yaşam memnuniyetinin temel bileşkenler analizi ve TOPSIS yöntemiyle ölçümü üzerine bir inceleme. Journal of Suleyman Demirel University Institute of Social Sciences, 29(4), 367-395.
  • [5] Atalay, A., Tortum, A. 2010. Türkiye'deki İllerin 1997-2006 Yılları Arası Trafik Kazalarına Göre Kümeleme Analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 1997-2006.
  • [6] Çelik, Ş. 2013. Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye'deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (2) , 175-194.
  • [7] Tekin, B. 2015. Temel Sağlık Göstergeleri Açısından Türkiye'deki İllerin Gruplandırılması: Bir Kümeleme Analizi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 5(2), 389-416.
  • [8] Kandemir, A. Ş. 2018. Bulanık Kümeleme Analizi ile Türkiye'deki İllerin Konaklama İstatistiklerine Göre Sınıflandırılması. Journal of Travel and Hospitality Management, 15(3), 657-668.
  • [9] Aggarwal, C. C., Reddy, C. K. 2014. Data Clustering Algorithms and Applications. Taylor & Francis Group, New York, 616s.
  • [10] Bulut, H. 2017. Çok değişkenli verilerde robust kümeleme analizi ile boyut indirgeme ve birimlerin sınıflandırılması. Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 91s., Samsun.
  • [11] Yang, M. S., Lai, C. Y., Lin, C. Y. 2012. A robust EM clustering algorithm for gaussian mixture models. Pattern Recognition, 45(4), 3950-3961.
  • [12] Brock, G., Pilhur, V., Datta, S., Datta, S. 2015. clValid: An R Package for Cluster Validation, Journal of Statistical Software, 25(4), 1-22.
  • [13] Bulut, H.,Öner, Y., Sözen, Ç. 2017. Clustering of Member and Candidate Countries of the European Union. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research, 36(7), 18-25.
  • [14] Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., Hornik, K. 2015. cluster: Cluster Analysis Basics and Extensions. https://cran.r-project.org/web/packages/cluster/cluster.pdf (Erişim Tarihi: 10.06.2018).
  • [15] Bulut, H. 2014. Çok Değişkenli İstatistiksel Analizde Robust İstatistiklerin Kullanımı. Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 77s., Samsun.
  • [16] Bakanlar Kurulu Kararı. 1949. İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi, http://www.resmigazete.gov.tr/arsiv/7217.pdf (Erişim Tarihi: 03.07.2018)

Türkiye'deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi

Year 2019, , 74 - 82, 01.04.2019
https://doi.org/10.19113/sdufenbed.444143

Abstract





Kümeleme
analizi çok değişkenli veri yapısına sahip gözlemleri benzerlik ya da farklılık
ölçütlerine bakarak sınıflamayı amaçlayan yöntemler topluluğu olarak
tanımlanabilir. Kümeleme analizinde elde edilen kümelerin kendi içinde homojen,
kümeler arasının ise heterojen olması istenir. Bu çalışma, ülkemizdeki illerin
yaşam memnuniyet endeks değerlerine göre kümelenmesini amaçlamaktadır.
Çalışmada kullanılan endeks değerleri Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)
tarafından 2015 yılında yürütülen ve sonuçları 2016 yılında açıklanan “İllerde
Yaşam Endeksi” çalışmasından elde edilmiştir. Çalışmada 11 endeks değeri illere
ait memnuniyet göstergeleri olarak alınmıştır ve elde edilen çok değişkenli
veri yapısı kullanılarak iller kümelenmiştir. Ayrıca çalışmada küme sayısının
ve kümeleme yönteminin belirlenmesinde küme geçerlilik endekslerinden
yararlanılmıştır.
     

References

  • [1] TÜİK, 2016. İllerde Yaşam Endeksi. http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=24561 (Erişim Tarihi: 08.05.2018).
  • [2] Aydın, B., Ertürk, N. 2017. Türkiye'de Yaşam Memnuniyeti Endeksi Çerçevesinde Bölgesel Karşılaştırmalar. Politik Ekonomik Kuram, 1(2), 118-142.
  • [3] Aydın, N., Yalçın, E. 2017. The Comparison of Satisfaction Levels of Southeastern Anatolian Provinces by Multidimensional Scaling Analysis. Alphanumeric Journal, 5(1), 15-36.
  • [4] Alpaykut, S. 2017. Türkiye'de illerin yaşam memnuniyetinin temel bileşkenler analizi ve TOPSIS yöntemiyle ölçümü üzerine bir inceleme. Journal of Suleyman Demirel University Institute of Social Sciences, 29(4), 367-395.
  • [5] Atalay, A., Tortum, A. 2010. Türkiye'deki İllerin 1997-2006 Yılları Arası Trafik Kazalarına Göre Kümeleme Analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 1997-2006.
  • [6] Çelik, Ş. 2013. Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre Türkiye'deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14 (2) , 175-194.
  • [7] Tekin, B. 2015. Temel Sağlık Göstergeleri Açısından Türkiye'deki İllerin Gruplandırılması: Bir Kümeleme Analizi Uygulaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 5(2), 389-416.
  • [8] Kandemir, A. Ş. 2018. Bulanık Kümeleme Analizi ile Türkiye'deki İllerin Konaklama İstatistiklerine Göre Sınıflandırılması. Journal of Travel and Hospitality Management, 15(3), 657-668.
  • [9] Aggarwal, C. C., Reddy, C. K. 2014. Data Clustering Algorithms and Applications. Taylor & Francis Group, New York, 616s.
  • [10] Bulut, H. 2017. Çok değişkenli verilerde robust kümeleme analizi ile boyut indirgeme ve birimlerin sınıflandırılması. Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 91s., Samsun.
  • [11] Yang, M. S., Lai, C. Y., Lin, C. Y. 2012. A robust EM clustering algorithm for gaussian mixture models. Pattern Recognition, 45(4), 3950-3961.
  • [12] Brock, G., Pilhur, V., Datta, S., Datta, S. 2015. clValid: An R Package for Cluster Validation, Journal of Statistical Software, 25(4), 1-22.
  • [13] Bulut, H.,Öner, Y., Sözen, Ç. 2017. Clustering of Member and Candidate Countries of the European Union. International Journal of Sciences: Basic and Applied Research, 36(7), 18-25.
  • [14] Maechler, M., Rousseeuw, P., Struyf, A., Hubert, M., Hornik, K. 2015. cluster: Cluster Analysis Basics and Extensions. https://cran.r-project.org/web/packages/cluster/cluster.pdf (Erişim Tarihi: 10.06.2018).
  • [15] Bulut, H. 2014. Çok Değişkenli İstatistiksel Analizde Robust İstatistiklerin Kullanımı. Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 77s., Samsun.
  • [16] Bakanlar Kurulu Kararı. 1949. İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi, http://www.resmigazete.gov.tr/arsiv/7217.pdf (Erişim Tarihi: 03.07.2018)
There are 16 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Articles
Authors

Hasan Bulut 0000-0002-6924-9651

Publication Date April 1, 2019
Published in Issue Year 2019

Cite

APA Bulut, H. (2019). Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 23(1), 74-82. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.444143
AMA Bulut H. Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. April 2019;23(1):74-82. doi:10.19113/sdufenbed.444143
Chicago Bulut, Hasan. “Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23, no. 1 (April 2019): 74-82. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.444143.
EndNote Bulut H (April 1, 2019) Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23 1 74–82.
IEEE H. Bulut, “Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi”, Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg., vol. 23, no. 1, pp. 74–82, 2019, doi: 10.19113/sdufenbed.444143.
ISNAD Bulut, Hasan. “Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 23/1 (April 2019), 74-82. https://doi.org/10.19113/sdufenbed.444143.
JAMA Bulut H. Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2019;23:74–82.
MLA Bulut, Hasan. “Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 23, no. 1, 2019, pp. 74-82, doi:10.19113/sdufenbed.444143.
Vancouver Bulut H. Türkiye’deki İllerin Yaşam Endekslerine Göre Kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2019;23(1):74-82.

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

Dergide yayımlanan tüm makalelere ücretiz olarak erişilebilinir ve Creative Commons CC BY-NC Atıf-GayriTicari lisansı ile açık erişime sunulur. Tüm yazarlar ve diğer dergi kullanıcıları bu durumu kabul etmiş sayılırlar. CC BY-NC lisansı hakkında detaylı bilgiye erişmek için tıklayınız.