✨
AI Summary & Key Takeaways
AI Insight⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)
Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, bulanık kümeleme analizinin homojen birimlerin kümelenmesinde gücünün azaldığı, k-ortalamalar yönteminin ise önsel olarak belirlenen küme sayısına karşı duyarlı olduğu görülmektedir
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, Türkiye’deki 81 il, 11 sosyoekonomik değişken ile bulanık kümeleme yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir.
📊
Key Findings & Data:Bulanık kümeleme analizinin sonuçları, illeri iki farklı kümeye ayırmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, bulanık kümeleme analizinin homojen birimlerin kümelenmesinde gücünün azaldığı, k-ortalamalar yönteminin ise önsel olarak belirlenen küme sayısına karşı duyarlı olduğu görülmektedir
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bulanık Kümeleme Analizi · sosyoekonomik faktörler
Özet
Bu çalışmada, Türkiye’deki 81 il, 11 sosyoekonomik değişken ile bulanık kümeleme yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Ayrıca, karşılaştırma yapmak amacıyla k-ortalamalar yöntemi de kullanılmıştır. Bulanık kümeleme analizinin sonuçları, illeri iki farklı kümeye ayırmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde, bulanık kümeleme analizinin homojen birimlerin kümelenmesinde gücünün azaldığı, k-ortalamalar yönteminin ise önsel olarak belirlenen küme sayısına karşı duyarlı olduğu görülmektedir
🔖
Cite This Article
YILANCI, A. (2010). Bulanık Kümeleme Analizi İle Türkiye'deki İllerin Sosyoekonomik Açıdan Sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 3, 453–470. https://ajindex.com/articles/803748