Dergiler / Konya Journal of Engineering Sciences / 2022 / Cilt: 10 Sayı: 4

Farklı Kümeleme Algoritmaları ile Kentsel Fonksiyonlara ve Gelişme Düzeylerine Göre Mahallelerin Kümelenmesi: Konya İli Örneği

CLUSTERING NEIGHBORHOODS ACCORDING TO URBAN FUNCTIONS AND DEVELOPMENT LEVELS BY DIFFERENT CLUSTERING ALGORITHMS: A CASE IN KONYA

Sayfa
889–902
DOI
—

Özet

İnsan faktörünün etkisi altında ortaya çıkan ve zaman içinde gelişim sürecinde olan kentsel fonksiyonlar/faaliyetler, mahallelerin gelişmesinde önemli rol oynamaktadır. Mahalleler arasında dengeli bir gelişme durumu sağlamak için mahallelerin gelişmişlik düzeylerinin önceden bilinmesi gerekmektedir. Bu çalışma, Konya’daki 167 merkez mahallenin kentsel donatılar açısından kümelenmesine odaklanmaktadır ve bu mahallelerin gelişmişlik durumlarındaki benzerlikleri veya farklılıkları ortaya koymaktadır. Merkez mahalleleri kümelemek için K-ortalamalar, Hiyerarşik ve OPTICS kümeleme analizleri kullanılmıştır. Kümeleme analizlerinde kentsel fonksiyonlara ilişkin 18 özellik girdi parametresi olarak belirlenmiştir. Sonuçlar, kümeleme analizinin kentsel çalışmalarda kullanılabileceğini ve kentlerin gelişmişlik durumunu belirleyebileceğini göstermiştir. Mahalleler arasındaki gelişmişlik farklılıklarını ortaya çıkararak kentsel planlama yapmak ve daha uygun hizmet sunumu sağlamak için kümelenme çalışmaları yapılması önemlidir.

Abstract

Urban functions/activities, which emerged under the influence of the human factor and are in the process of development over time, play a crucial role in the development of neighborhoods. To ensure balanced development status among the neighborhoods, it is necessary to know the development levels of the neighborhoods in advance. This study focuses on the clustering of the 167 central neighborhoods in Konya in terms of urban functions and reveals the similarities or differences in the development status of these neighborhoods. K-means, Hierarchical (agglomerative) and OPTICS clustering analyzes were used to cluster central neighborhoods. 18 features related to urban functions were determined as input parameters in the clustering analyzes. Results showed that cluster analysis can be used in urban studies and determine the development status of cities. It is important to carry out clustering studies to make urban planning by revealing the development differences between the neighborhoods and to provide more appropriate service delivery.

Anahtar kelimeler: Kentsel fonksiyon, K-means kümeleme, Hiyerarşik kümeleme, OPTICS kümeleme, Kentsel gelişim, Urban function, K-means clustering, Hierarchical clustering, OPTICS clustering, Urban development