Çok Değişkenli Normal Dağılımların Karmasına Dayalı Kümelemede TOPSIS Yöntemiyle ile Küme Sayısının Belirlenmesi

Özet

Çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri, birden fazla kriterin optimizasyonu ile mümkün çözüm kümeleri içerisinden alternatifin seçimi, sıralanması ve sınıflanmasını sağlar. Bu çalışmanın amacı, ÇKKV yöntemlerinden birisi olan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) ile modele dayalı kümeleme analizinde küme sayısını belirlemektir. Çalışmada, veri setleri aday küme sayılarına göre modele dayalı kümeleme ile modellenmiş ve elde edilen her bir kümeleme için Akaike bilgi kriteri (AIC), kanıtların yaklaşık ağırlık kriteri (AWE), Bayesci bilgi kriteri (BIC), sınıflandırma olabilirlik kriteri (CLC) ve Kullback bilgi kriteri (KIC) birer karar kriteri olarak hesaplanmıştır. Kriterlerin ağırlıklandırılmasın da simülasyon sonuçları kullanılmış olup TOPSIS ile veri seti için en uygun küme sayısı belirlenmiştir Önerilen yaklaşımın başarısı gerçek ve sentetik veri setleri üzerinde test edilmiştir. Uygulama sonucunda uygun küme sayısının belirlenmesinde önerilen yaklaşım ilgili bilgi kriterlerine göre daha başarılı bir performans göstermiştir.