Türkiye'de illerin 2002-2008-2013-2018 yılları sosyo ekonomik verileri yardımıyla bulanık kümeleme analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of fuzzy clustering analysis methods with socio-economic data of provinces in Turkey 2002-2008-2013-2018
Yazar: OKAN ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. NECATİ ALP ERİLLİ
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Kentler = Cities ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Sosyoekonomi = Socio-economics ; Sosyoekonomik analiz = Socio-economic analysis ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Ülke içinde illerin sosyoekonomik durumlarının karşılaştırılması, politika üretmekte ve uygulamada belirleyici bir etkendir. Bir ülkedeki iller arasındaki dengelerin belirlenmesi için, doğruya en yakın sonuçları veren sosyoekonomik veriler kullanılmaktadır. Sosyo-ekonomik veriler ile yapılacak sınıflama çalışmalarının illerin veya bölgelerin değişimini de ortaya koyması açısından karar vericiler açısından önemi büyüktür. Kümeleme Analizi de sınıflama çalışmalarında en çok kullanılan yöntem olan literatürde kullanılmaktadır. Bu çalışmada
Türkiye'deki illere ait sosyoekonomik göstergeler, bulanık kümeleme analizinde sıkça kullanılan Gustafson Kessel (GK), Gath-Geva (GG) ve Bulanık C-Ortalamalar (FCM) yöntemi kullanılarak sınıflandırılmıştır. Türkiye'deki iller 2002, 2008, 2013 ve 2018 yıllarındaki sosyo-ekonomik, Tarım, Eğitim, Sağlık ve Demografik verileri yardımıyla kümelere ayrılmışlardır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumu'nun internet adresinden alınmış ve derlenmiştir. Kümeleme Analizleri MATLAB.2009 paket programı ile yapılmıştır. Her analiz için en uygun küme sayısı Yapay Sinir Ağına dayalı Küme Geçerlilik İndeksi ile belirlenmiştir. Elde edilen kümeleme sonuçlarına göre Türkiye'deki illerin farklı yıllara ve farklı yöntemlere göre sınıflara ayrılmasında belirli bir düzen olamdığı görülmektedir. Özellikle sosyo-ekonomik verilerin dönemsel farklılıkları, bölgeler arası yüksek değişimlerin bu sonuçta etkili olduğu düşünülmektedir.

Abstract:
Comparing the socioeconomic status of provinces within the country is a determining factor in policy production and implementation. To determine the balances between provinces in a country, socioeconomic data is used, which gives the closest results to the truth. Socio-economic data and classification studies are of great importance for decision makers in terms of revealing the change of provinces or regions. Clustering analysis is also used in the literature, which is the most commonly used method in classification studies.In this study, socio-economic indicators of provinces in Turkey were classified using Gustafson Kessel (GK), Gath-Geva (GG) and Fuzzy C-Means (FCM) method, which are frequently used in fuzzy clustering analysis. Provinces in Turkey were divided into clusters with the help of socio-economic, Agriculture, Education, Health and demographic data in 2002, 2008, 2013 and 2018. The data used in the study was taken and compiled from the Internet address of the Turkish Statistical Institute. Clustering analysis was made with the MATLAB.2009 package program. The optimal number of clusters for each analysis was determined by the cluster validity index based on the artificial neural network. According to the results of the clustering obtained, there is no specific order in the division of provinces in Turkey into classes according to different years and different methods. In particular, periodic differences in socio-economic data, high interregional changes are thought to be related to this result.