Türkiye de faaliyet gösteren farklı ölçeklerdeki şirketlerin fuzzy kümeleme analizi ile gruplandırılması
Grouping with fuzzy cluster analysis of the companies operating in turkey with different scales
Yazar: AYNUR İNCEKIRIK
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bulanık küme teorisi = Fuzzy Set Theory ; Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık çıkarsama = Fuzzy inference ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Şirketler = Companies

Özet:
Son yıllarda yapılan akademik çalışmalarda ve uygulama alanlarında belirsizlik ifade eden kavramların tanımlanmasında ve sınıflandırılmasında bulanık kümeleme yaklaşımı kullanılmaktadır. Kümeleme problemlerinde, kümelerin belirlenmesinde veya bazı birimlerin küme üyeliğinde bir belirsizlik varsa bulanık kümelemeyi kullanmak daha yararlı olacaktır. Ayrıca Bulanık Kümeleme diğer istatistiksel yöntemlerden farklı olarak esnek yapıda olup yorum açısından daha kullanışlıdır ve herhangi bir varsayıma dayanmaz. Bunun sonucu olarak birçok sistemin, bulanık sistemler yardımı ile modellenebilmesi ve hatta kopyalanabilmesi, hem bilimsel alanda hem de hayatımızda oldukça önemli gelişmelere neden olmuştur.
Bu çalışmada, diğer kümeleme yöntemlerine kısaca değinilerek, veri setindeki veri grupları arasında kesin ayrımın söz konusu olmadığı durumlarda başarı ile uygulanan Bulanık Kümeleme Algoritmaları incelenmiştir. Bulanık kümelemenin tüm avantajları dikkate alınarak, Türkiye' de faaliyet gösteren farklı ölçeklerdeki firmaların sınıflandırılması yapılmıştır. KOSGEB kriterlerine göre elde edilen verilere göre üç farklı ölçeğe göre sınıflandırma yapılarak bulanık modelleme ve bulanık kümeleme algoritması çalışmaları için kolaylık sağlayacak bulanık çıkarım sistemi oluşturulmuş, sınıflandırma için daha esnek bir model elde edilmiştir. Ayrıca MATLAB programı kullanılarak elde edilen bir yazılım ile araştırmacılara ve uygulayıcılara hızlı bir analiz yapma ve değerlendirme olanağı sağlanmıştır. 



Anahtar Kelimeler: Bulanık Küme Teorisi, Bulanık Kümeleme, Kümeleme Yaklaşımları, Bulanık Çıkarım Sistemi.

Abstract:
In recent academic researchs and applicationas, fuzzy clustering approach is used to define and classify concepts which state uncertainty. In clustering problems, if there is an uncertainty in determining clusters or memberships of some units. It would be beter to use fuzzy clustering. Furthermore, fuzzy clustering analysis is flexibility structure, practicability for interpretation and not depending on any hypothesis. As a result of that, modelling and even copying of many systems with the help of fuzzy systems have been caused considerable development in our lives as well as in scientific field.
In this study, fuzzy clustering algorithms which is successfully performed when there is not distinction between the data groups in the data set have been studied by mentioning to the other clustering methods briefly. Considering the all advantages of fuzzy clustering, firms of different scales operating in Turkey are classified. The data obtained according to the criteria KOSGEB is used. Classification is made by three different scales using fuzzy clustering methods. Fuzzy inference system has been created to provide convenience for studies of fuzzy modelling and fuzzy clustering algorithms. More flexible model has been obtained for classification. Also it is intended to provide opportunity of quick analysis and evaluation to researchers and practitioners with the MATLAB software obtained using MATLAB programs.



Keywords: Fuzzy Set Theory, Fuzzy Clustering, Clustering Approaches,  Fuzzy İnference System.