Türkiye’deki İllerin Ulaştırma Göstergelerine Göre Kümeleme Analizi Yöntemleriyle Sınıflandırılması
Öz
Bu çalışmada, Türkiye'deki illerin 2004-2018 yılları arasındaki ulaştırma göstergeleri veri setini oluşturan 40 adet değişken kullanılarak kümeleme analizi yöntemleri uygulanmıştır. Analizde kullanılan veri setinin uygunluğunu sağlamak üzere Öklid uzaklık ve Min-Max standartlaştırma ölçüleri kullanılmıştır. Çalışmada, ulaştırma göstergelerini oluşturan 40 adet değişken dikkate alınarak Türkiye’deki mevcut 81 İlin kümelenme yapısının ortaya konulması amaçlanmıştır. Tek-bağlantı yöntemi, kullanılan hiyerarşik yöntemler arasında kofenetik korelasyon katsayısı değerinin yüksekliği sebebiyle en başarılı yöntem olarak kabul edilerek sonuçları değerlendirilmiştir. Ayrıca hiyerarşik olmayan yöntemlerden olan k-ortalamalar yöntemi sonuçlarının incelenmesi ve yorumlaması yer almaktadır. Küme sayısı, küme geçerlilik indeksleri yardımı ile beş olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, ulaştırma göstergeleri bakımından büyük kent merkezlerine sahip illerde diğer illere göre daha belirgin farkların ortaya çıktığı görülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Ulaştırma Göstergeleri, Kümeleme Analizi, Küme Geçerlilik İndeksleri
Kaynakça
- Aggarwal, C. C., & Reddy, C. K. (2014). Data Clustering: Algorithms and Applications. Londra: Chapman ve Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series.
- Alpar, R., (2017). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Ankara: Detay Yayıncılık.
- Bulut, H., (2018). R Uygulamaları ile Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara, Türkiye.
- Carvalho, P. R., Munita, C. S. ve Lapolli, A. L. (2019). Validity Studies Among Hierarchical Methods of Cluster Analysis Using Cophenetic Correlation Coefficient. Brazilian Journal of Radiation Sciences, 7(2A).
- Charrad, M., Ghazzali, N., Boiteau, V. ve Niknafs, A. (2013). Nbclust R Package: Finding the Relevant Number of Clusters in a Dataset. J. Stat. Softw.
- Erilli, N. A. (2009). Kümeleme Analizine Bulanık Yaklaşım Algoritmaları ve Uygulamaları, 19 Mayıs Üniv. Fen Bilimleri Enst., Yüksek Lisans Tezi, Samsun. Bilimleri Enst., Samsun.
- Everitt, B. S. Landau, S., Leese, M. ve Stahl, D. (2011). Cluster Analysis. 5th Edition. United Kingdom: John Wiley and Sons. Ltd. 352
- Grimm, L. G. ve Yarnold, P. R. (1995). Reading and Understanding Multivariate Statistics. USA: American Psychological Association.
- Hair, J. F. Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. ve Tatham, R. L. (2014). Multivariate Data Analysis. USA: Pearson.
- İncekırık, A. (2005). Çok Değişkenli İstatistiksel Bir Boyut İndirgeme Yöntemi Olarak Kümeleme Analizi ve Bir Uygulama. (Yüksek Lisans Tezi). İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.