The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators

Tuğba SÖKÜT AÇAR, (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, Çanakkale, Türkiye)
Nilgün AYMAN ÖZ (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, Çanakkale, Türkiye)
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
13 1
Yıl: 2020 Cilt: 26 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 481 - 487 Metin Dili: İngilizce DOI: 10.5505/pajes.2019.49932 İndeks Tarihi: 14-11-2020

The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators

Öz:
This study aims to identify cluster structure of European Union (EU)Member countries and Candidate Turkey in terms of environmentalwaste indicators and to determine the other member countries whichare classified in the same cluster with Turkey. Hierarchical and nonhierarchical clustering methods were used to determine clusters of28 member countries and Turkey according to the total 8environmental waste indicators. The optimal cluster number and thebest method were identified with the silhouette index which is a clustervalidity index. The results from the cluster analysis using thehierarchical and non-hierarchical methods showed that there are sixclusters according to the environmental waste indicators of EUcountries and Turkey. The average Silhouette index shows that the kmeans gives more valid results than the ward. According to theSilhouette index obtained by k-means method, Turkey has been found tobe classified in the same cluster with 50% of the EU countries such asPoland, Hungary, and Latvia etc.
Anahtar Kelime:

Avrupa Birliği üye ülkeler ve aday olan Türkiye’nin atık indikatörlerine göre kümelenmesinde optimum küme sayısının Silhouette indeksi ile belirlenmesi

Öz:
Bu çalışma Avrupa Birliği üye ülkeleri ve aday olan Türkiye’nin çevresel atık göstergeleri açısından kümelenme yapısını tanımlamayı ve Türkiye ile aynı kümede sınıflandırılan diğer üye ülkeleri belirlemeyi amaçlamaktadır. 28 üye ülkenin ve Türkiye'nin toplam 8 çevresel atık göstergesine göre kümelenmesinin belirlenmesinde hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümelenme yöntemleri kullanılmıştır. En iyi kümeleme metodu ve optimum küme sayısını belirlemek için küme geçerlilik indeksi olan Silhouette indeksi kullanılmıştır. Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan yöntemler kullanılarak elde edilen küme analizi sonuçları göstermiştir ki, AB üye ülkeleri ve Türkiye çevresel atık göstergelerine göre altı kümeden oluşmaktadır. Ortalama Silhouette indeksi göstermiştir ki, K-ortalamalar yöntemi Ward yöntemine göre daha geçerli sonuç vermiştir. K-ortalamalar yöntemi ile elde edilen Silhouette indeksine göre Türkiye; Polonya, Macaristan ve Letonya gibi AB ülkelerinin%50'si ile aynı kümede sınıflandırmıştır.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [1] Johnstone H. Facts on Domestic Waste and Industrial Pollutants. New York, USA, Franklin Watts, 1990.
  • [2] Jordan AJ, Liefferink D. Environmental Policy in Europe: The Europeanization of National Environmental Policy. London, UK, Routledge, 2004.
  • [3] Williams PT. Waste Treatment and Disposal, 2nd ed. Chichester, UK, John Wiley & Sons, 2005.
  • [4] Anderberg MR. Cluster Analysis for Applications. London, USA, Academic Press INC, 1973.
  • [5] Kaufman L, Rousseeuw PJ. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York, USA, John Wiley and Sons, 1990.
  • [6] Neil HT. Applied Multivariate Analysis. New York, USA, Springer-Verlag, 2002.
  • [7] Türkmen G, Kazancı N. “Assessment of benthic macroinvertebrate communities of some sites at Kelkit Stream and its tributaries (Yeşil Irmak river basin, Turkey) with the application of cluster analysis”. Review of Hydrobiology, 4(1), 29-45, 2011.
  • [8] Turanlı M, Özden ÜH, Türedi S. “Avrupa Birliğine aday ve üye ülkelerin ekonomik benzerliklerinin kümeleme analiziyle incelenmesi”. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(9), 95-108, 2006.
  • [9] Akın HB, Eren Ö. “OECD Ülkelerinin eğitim göstergelerinin kümeleme analizi ve çok boyutlu ölçekleme analizi ile karşılaştırmalı analizi”. Öneri Dergisi, 10(37), 175-181, 2012.
  • [10] Tekin B. “Temel sağlık göstergeleri açısından Türkiye’deki illerin gruplandırılması: bir kümeleme analizi uygulaması”. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416, 2015.
  • [11] Brono D, Fareri P, Ligterıngen J. The Waste and the Backyard: The Creation of Waste Facilities: Success Stories in Six European Countries. Springer Netherlands, Springer Science+Business Media BV, 1998.
  • [12] Ukpatu J, Udoinyang E, Udoh JP. “The use of agglomerative hierarchical cluster analysis for the assessment of mangrove water quality of Okoro River Estuary, Southeastern Nigeria”. International Journal of Geology, Agriculture and Environmental Sciences, 3(6), 17-24, 2015.
  • [13] Du X, Shao F, Wu S. “Water quality assessment with hierarchical cluster analysis based on mahalanobis distance”. Environ Monit Assess, 189(7), 335, 2017.
  • [14] Arbolino R, Carlucci F, Cira A, Loppolo G, Yiğitcanlar T. “Efficiency of the EU regulation on greenhouse gas emissions in Italy: The hierarchical cluster analysis approach”. Ecological Indicators, 81, 115-123, 2017.
  • [15] Romesburg HC. Cluster Analysis for Researchers. North Carolina, USA, Lulu Press, 2004.
  • [16] Cornish R. “Mathematics learninig support centre”, http://www.statstutor.ac.uk/resources/uploaded/cluste ranalysis.pdf, (11.01.2017).
  • [17] Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey, Prentice-Hall, lnc,, 2007.
  • [18] Ward JRJH. Hierarchical grouping to optimize an objective function”. Journal of the American Statistical Association, 58, 236-244, 1963.
  • [19] Everitt BS, Landau S, Leese M, Stahl D. Cluster Analysis. 5th ed. London, UK, John Wiley & Sons, 2011.
  • [20] Sarıman G. “Veri madenciliğinde kümeleme teknikleri üzerine bir çalışma: k-means ve k- medoids kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 192-202, 2011.
  • [21] Yürük F, Erdoğmuş P. “Düzce ilinin hayvansal atıklardan üretilebilecek biyogaz potansiyeli ve k-means kümeleme ile optimum tesis konumunun belirlenmesi”. İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 4(1), 47-56, 2015.
  • [22] Everitt B. ‘‘Unresolved problems in cluster analysis’’, Biometrics, 35(1), 169-181, 1979.
  • [23] Everitt B. Cluster Analysis. London, Heinemann Educational, 1974.
  • [24] Arbelaitz O, Gurrutxaga I, Muguerza JM, P´erez J, Perona I. “An extensive comparative study of cluster validity indices”. Pattern Recognition, 46(1), 243–256, 2012.
  • [25] De Amorim RC, Hennig C. “Recovering the number of clusters in data sets with noise features using feature rescaling factors”. Information Sciences, 324, 126-145, 2015
  • [26] Rousseeuw PJ. “Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of clusters analysis”. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65, 1987.
APA SÖKÜT AÇAR T, AYMAN OZ N (2020). The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. , 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
Chicago SÖKÜT AÇAR Tuğba,AYMAN OZ Nilgun The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. (2020): 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
MLA SÖKÜT AÇAR Tuğba,AYMAN OZ Nilgun The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. , 2020, ss.481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
AMA SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. . 2020; 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
Vancouver SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. . 2020; 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
IEEE SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N "The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators." , ss.481 - 487, 2020. 10.5505/pajes.2019.49932
ISNAD SÖKÜT AÇAR, Tuğba - AYMAN OZ, Nilgun. "The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators". (2020), 481-487. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.49932
APA SÖKÜT AÇAR T, AYMAN OZ N (2020). The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(3), 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
Chicago SÖKÜT AÇAR Tuğba,AYMAN OZ Nilgun The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26, no.3 (2020): 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
MLA SÖKÜT AÇAR Tuğba,AYMAN OZ Nilgun The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol.26, no.3, 2020, ss.481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
AMA SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020; 26(3): 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
Vancouver SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2020; 26(3): 481 - 487. 10.5505/pajes.2019.49932
IEEE SÖKÜT AÇAR T,AYMAN OZ N "The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators." Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26, ss.481 - 487, 2020. 10.5505/pajes.2019.49932
ISNAD SÖKÜT AÇAR, Tuğba - AYMAN OZ, Nilgun. "The determination of optimal cluster number by Silhouette index at clustering of the European Union member countries and candidate Turkey by waste indicators". Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 26/3 (2020), 481-487. https://doi.org/10.5505/pajes.2019.49932
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 15:4

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