Journals / İstatistikçiler Dergisi:İstatistik ve Aktüerya / 2011 / Cilt: 4 - Sayı: 1
Classification of countries in terms of tourism statistics using fuzzy clustering analysis
- Pages
- 31–38
- DOI
- —
Abstract
In this study, it was aimed to classify 30 countries, which include samples from almost all the regions orcontinents of the world, with fuzzy clustering analysis by using the tourism statistics given with nine variablesbelonging to the year 2007. In the study, average Silhouette Coefficient, Dunn Coefficient and Nonfuzziness Indexknown as normalized Dunn Coefficient were computed for each cluster number (k=2,3,4,…). In addition to this,by using cluster membership functions determined for each cluster number, discriminant analysis was applied tothe data set belonging to the countries and correct classification percentages were determined. With the help ofthese obtained parameters, the most appropriate cluster structure and number was tried to be determined.
Özet
Bu çalışmada, dünyanın hemen her bölgesinden veya kıtasından örneklerin yer aldığı 30 ülkenin, 2007 yılına ait dokuz değişken ile verilen turizm istatistikleri kullanılarak bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması amaçlanmıştır. Çalışmada, her bir küme sayısı (k=2,3,4,…) için ortalama gölge istatistiği, Dunn katsayısı ve normalleştirilmiş Dunn katsayısı olarak bilinen Nonfuzziness Index hesaplanmıştır. Bununla birlikte, her bir küme sayısı için belirlenen küme üyelik fonksiyonları kullanılarak ülkelere ait veri setine Diskriminant Analizi uygulanmış ve doğru sınıflandırılma oranları saptanmıştır. Elde edilen bu parametreler vasıtası ile en uygun küme yapısı veya sayısı belirlenmeye çalışılmıştır.