TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI

N.Alp ERİLLİ (Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Sivas, Türkiye)
Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi
11 3
Yıl: 2014 Cilt: 10 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 33 - 46 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI

Öz:
Ekonomik politikalarda, sosyoekonomik göstergeler, gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesindeönemli bir yer tutmaktadır. İllerin ve ilçelerin mevcut sosyal ve ekonomik yapılarının belirlenmesi vesınıflandırılması, illerin ve ilçelerin gelişmişlik durumları ve olası gelişme eğilimlerinin incelenmesindeve buna paralel olarak bölgesel gelişme politikalarının oluşturulma süreçlerinde oldukça önemlidir.Bulanık Kümeleme yaklaşımı, kümeler birbirinden belirgin bir şekilde ayrılmıyorsa uygun bir yöntemolarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada bulanık kümeleme c-ortalamalar yöntemi kullanılarak, sosyo- ekonomik göstergeler yardımıyla ilçeleri gelişmişlik düzeylerine göre sınıflandırılmasına çalışılmıştır.Burada amaç; bu göstergeler bakımından aynı özellikleri taşıyan homojen il gruplarının tespitedilmesidir. Çalışmada ayrıca gelişmişlik indeks değeri bulanık c-ortalamalar analizi ile hesaplanmışve yorumlanmıştır. Çalışma sonucunda TR72 bölgesindeki ilçeler 4 kümeye ayrılmıştır. Kayseri ve Sivasmerkez ilçeler birinci kümeyi oluştururken, Yozgat merkez ilçe ancak ikinci kümede yer alabilmiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: Tarih

CLASSIFICATION of DISTRICT TR72 TOWNS with FUZZ Y CLUSTERING ANALYSIS USING SOCIO-ECONOMIC DATA

Öz:
In economy policies, socioeconomic indicators have an important place in determining the developmentlevels. The determination and classification of the current social and economic structure of cities anddistricts are considerably important in analyzing the development of cities and districts in their probabledevelopment tendencies and in developing the regional development policies in parallel to this. It isessential to use fuzzy clustering analysis, whether clusters separated well or there is uncernainty in data.In this study, districts are classified by fuzzy clustering c-means method according to their developmentlevels with the help of socio-economic indicators. The aim is to determine the homogeneous city groupshaving the same characteristics based on these indicators. Development level indices also calculated byfuzzy c-means method and interpretated. Analyses showed that district 72 towns separated into 4 clusters.Kayseri and Sivas central towns placed in the first cluster and Yozgat central town placed in the secondcluster.
Anahtar Kelime:

Konular: Tarih
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Albayrak, A.S. (2005). Türkiye’deki illerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:1, Sayı:1, Zonguldak.
  • Bezdek J.C., 1981. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. NY: plenum press.
  • Bezdek J. C., 1974. Cluster validity with fuzzy sets. J. Cybernetics, 3, 58-73.
  • Dinçer, B., Özaslan, M., (2004). İlçelerin sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması. Bölgesel gelişme ve yapısal uyum genel müdürlüğü, DPT, Ankara.
  • Dinçer, B., Özaslan, M., Kavasoğlu, E. (2003). İllerin ve Bölgelerin sosyoekonomik gelişmişlik sıralaması araştırması. Bölgesel gelişme ve yapısal uyum genel müdürlüğü, DPT, Ankara.
  • Dinçer, B., Özaslan M., Satılmış E., (1996),  İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması, DPT, Ankara.
  • Eraydın, K., Gül, E., Çevik, B., Demir, E., (2012). Türkiye’de illerin gelişmişlik düzeyi araştırması. Türkiye iş bankası, iktisadi araştırmalar bölümü, İstanbul.
  • Erilli N.A., Gündoğdu Ö. (2013) Bulanık Kümeleme Yöntemi ile İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Endeks Sıralaması Hesaplanması. EYI 2013, 24-28 Mayıs, Sarajevo, Bosna-Hersek.
  • Erilli N.A., Yolcu U., Eğrioğlu E., Aladağ Ç.H., Öner Y., (2011). Determining the Most Proper Number of Cluster in Fuzzy Clustering by Artificial Neural Networks. Expert Systems with Applications, 38, 2248-2252.
  • Erilli, N.A. (2009). Kümeleme Analizine Bulanık Yaklaşım Algoritmaları ve Uygulamaları, 19 Mayıs Üniv., Fen Bilimleri Enst., Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Samsun. Bilimleri Enst., Samsun.
  • Erilli, N.A., Tunç, T., Öner, Y., Yolcu, U., (2009). İllerin sosyoekonomik verilere dayanarak bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. e-Journal of New World Sciences Academy. Volume:4, No:1, 3A0001.
  • Filiz Z. (2005). İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Düzeylerine Göre Gruplandırılmasında Farklı Yaklaşımlar.
  • Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 6 Sayı: 1 Haziran.
  • Karabulut M., Gürbüz M., Sandal E.K. (2004). Hiyerarşik kluster (küme) tekniği kullanılarak Türkiye’de illerin sosyo-ekonomik benzerliklerinin Analizi. Coğrafi Bilimler Dergisi, Cilt:2, Sayı:2.
  • Kaygısız, Z., Saraçlı, S., Dokuzlar, K., (2005). İllerin Gelişmişlik Düzeyini Etkileyen Faktörlerin Path Analizi ve Kümeleme Analizi İle İncelenmesi”, VII. Uluslararası Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü- İstanbul, 26–27 Mayıs.
  • Kılıç İ., Saraçlı S., Kolukısaoğlu S. (2011). Sosyo-ekonomik göstergeler bakımından illerin bölgesel bazda benzerliklerinin çok değişkenli analizler ile incelenmesi. İstatistikçiler Dergisi, sayı:4, s. 57-68.
  • Koç, S., (2001). Türkiye’de İllerin Sosyo-Ekonomik Özelliklere Göre Sınıflandırılması. V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Çukurova Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fak., Ekonometri Bölümü 19-21 Eylül.
  • Kwon S.H., 1998. Cluster Validity Index For Fuzzy Clustering, Elec. Letters, 34(22), pp 2176-2178.
  • Naes, T. & Mevik, T.H. (1999). The Flexibility of Fuzzy Clustering Illustred By Examples, Journal Of Chemo Metrics.
  • Özdemir A.İ., Altıparmak A., (2005). Sosyo-ekonomik göstergeler açısından illerin gelişmişlik düzeyinin karşılaştırmalı analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 24, Ocak - Haziran, ss. 97-110.
  • Özgüven, A., (1988). İktisadi Büyüme, İktisadi Kalkınma, Sosyal Kalkınma ve Japon Kalkınması, Filiz Kitapevi, İstanbul.
  • Öztemel E., (2006). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul.
  • Rezaee M.R., Lelieveldt B.P.F., Reiber J.H.C., 1998. A New Cluster Validity Index for the FCM, Pattern Recognition Lett., 19 p. 237-246.
  • Sintas, A.F., Cadenas, J.M., Martin, F. (1999). Membership functions in the Fuzzy c-Means Algorithm, Fuzzy Sets and Systems 101.
  • Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Akademi Matbaası, Ankara.
  • Xie L., Beni G., 1991. A Validity Measure for Fuzzy Clustering, IEEE Trans. On Pattern Analysis and Mnchine Int. 13(4),pp 841-846.
  • Yılancı V. (2010). Bulanık kümeleme analizi ile Türkiye’deki illerin sosyoekonomik açıdan sınıflandırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, C.15, S.3 s.453-470.
  • Yıldız B. E., Sivri U., Berber M., (2010).Türkiye’de İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması.   Uluslararası Bölgesel Kalkınma Sempozyumu, 7-9 Ekim Yozgat, 693-705.
APA ERİLLİ N (2014). TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. , 33 - 46.
Chicago ERİLLİ N.Alp TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. (2014): 33 - 46.
MLA ERİLLİ N.Alp TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. , 2014, ss.33 - 46.
AMA ERİLLİ N TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. . 2014; 33 - 46.
Vancouver ERİLLİ N TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. . 2014; 33 - 46.
IEEE ERİLLİ N "TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI." , ss.33 - 46, 2014.
ISNAD ERİLLİ, N.Alp. "TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI". (2014), 33-46.
APA ERİLLİ N (2014). TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 33 - 46.
Chicago ERİLLİ N.Alp TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi 10, no.2 (2014): 33 - 46.
MLA ERİLLİ N.Alp TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, vol.10, no.2, 2014, ss.33 - 46.
AMA ERİLLİ N TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi. 2014; 10(2): 33 - 46.
Vancouver ERİLLİ N TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi. 2014; 10(2): 33 - 46.
IEEE ERİLLİ N "TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI." Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10, ss.33 - 46, 2014.
ISNAD ERİLLİ, N.Alp. "TR72 BÖLGESİ İLÇELERİNİN SOSYO-EKONOMİK VERİLERE GÖRE BULANIK KÜMELEME ANALİZİ ile SINIFLANDIRILMASI". Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi 10/2 (2014), 33-46.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
22-04-2024 21:43

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları