Dini Tesis Yapılacak En İyi Konumun K-means Kümeleme Yöntemleri ile Tespit Edilmesi
Determining the Best Location for a Religious Build by K-means Clustering Methods
Yazar: Özmerdivenli, Nuh Mehmet; Taşyürek, Murat; Daşbaşı, Bahatdin
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 32, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Multidimensional clustering,K-means,Spatial data ; Çok boyutlu kümeleme,K-means,Mekansal veri

Önemli noktalar, insanlar tarafından ilgi çekici bulunan ve etkileşim kurulmak istenen konum olarak ifade edilir. Dini tesisler insanlar tarafından sıklıkla kullanılan önemli noktalardan bir tanesidir. Dini tesisler insanlar tarafından sıklıkla kullanıldığından dolayı konumları da etkileşim açısından çok büyük önem arz etmektedir. Son dönemlerde yaşanan pandemi süreci de göz önüne alındığında virüsün yayılma hızını azaltmak için insanların bir araya geldiği dini tesis noktalarında yoğunluğu azaltmak veya dengelemek gerekmektedir. Yoğunluk tabanlı analizleri için en yaygın kullanılan ve en baist algoritma olarak ifade edilen k-means algoritması kullanılmaktadır. Tüm bu nedenlerden dolayı yeni yapılacak POI noktalarının yoğunluklara göre dağıtılması çok büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, dini tesis yapılacak noktaların sadece mesafeye göre değil aynı zamanda nüfus yoğunluğunu dikkate alması için çok boyutlu k-means tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu çalışmada önerilen modelde Kayseri Büyükşehir Belediyesi ve Melikgazi Belediyesine ait mekânsal bina ve dini tesis verileri kullanılmıştır. Önerilen çok boyutlu k-means modelinde, nüfus yoğunluğunu dengelemek için bina verilerinde buluan bağımsız bölüm sayısı boyut olarak dikkate alınmıştır. Önerilen çok boyutlu k-means modelinin performansı gerçek veriler üzerinde klasik iki boyutlu k-means yönteminin performansı ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen çok boyutlu k-means yaklaşımının iki boyutlu k-means yaklaşımına göre nüfüs yoğunluğu açısından daha başarılı sonuçlar ürettiğini göstermiştir.

Point of Interest is expressed as locations that people find interesting and want to interact with. Religious facilities are one of the important points frequently used by people. Since religious facilities are frequently used by people, their location is also of great importance in terms of interaction. Considering the recent pandemic process, it is necessary to reduce or balance the density at religious facility points where people come together in order to reduce the spread of the virus. The k-means algorithm, which is the most widely used and expressed as the simplest algorithm, is used for density-based analysis. For all these reasons, it is very important to distribute the new POI points according to their densities. In this study, a new multidimensional k-means based approach is proposed to consider the distance and the population density of the points where religious establishments will be built. In this study, spatial building and religious facility data belonging to Kayseri Metropolitan Municipality and Meligkazi Municipality were used in the proposed model. In the proposed multidimensional k-means model, the number of independent sections in the building data is taken into account to balance the population density. The performance of the proposed multidimensional k-means model is compared with the performance of the classical two-dimensional k-means method on real data. Experimental results showed that the proposed multidimensional k-means approach produced more successful results in terms of population density than the two-dimensional k-means approach.