Referanslar

• Albayrak, A. S. (2005). TürkİYe’de illerin sosYoekonomik gelişmişlik düzeYLerinin çok değişkenli istatistik Yöntemlerle incelenmesi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1(1), 153-177. google scholar
• Aldenderfer, M. S., & Blashfield, R. K. (1984). Cluster analYsis. NewberrY Park. google scholar
• AlpaYkut, S. (2017). TürkİYe’de illerin Yaşam memnunİYetinin temel bileşkenler analizi ve TOPSIS YÖntemİYle ölçümü üzerine bir inceleme. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (29), 367-395. google scholar
• Altıparmak, A., & Özdemir, A.İ. (2005). SosYoekonomik Göstergeler Açısından İllerin Gelişmişlik DüzeYİnin Karşılaştırma Analizi. Erciyes Üniversitesi İİBF Dergisi, 24, 97-100. google scholar
• AmasYali, M. F., & ErsoY, O. (2008, April). The performance factors of clustering ensembles. İn 2008 IEEE 16th Signal Processing, Commu-nication and Applications Conference (pp. 1-4). IEEE. google scholar
• Arı, E., & HÜYÜktepe, B. (2019). SosYoekonomik göstergeler için çok değişkenli veri analizi: TürkİYe için ampirik bir UYgulama. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(1), 7-20. google scholar
• Bholowalia, P., & Kumar, A. (2014). EBK-means: A clustering technique based on elbow method and k-means in WSN. International Journal of Computer Applications, 105(9). google scholar
• Birkalan, A. Ö., & Bay, H. (2022). Bölgesel Asgari Ücret Varsayımı Altında Bölgelerin Kümeleme Analizi Yöntemleriyle Tespiti. Maliye Dergisi, Temmuz-Aralık, 183, 24-48. google scholar
• Blashfield, R. K. (1976). Mixture model tests of cluster analYsis: accuracY of four agglomerative hierarchical methods. Psychological Bulletin, 83(3), 377. google scholar
• Buonanno, P., & Montolio, D. (2008). IdentifYing the socio-economic and demographic determinants of crime across Spanish provinces. International Review of law and Economics, 28(2), 89-97. google scholar
• Çakmak, E., & Örkcü, H. H. (2016). TürkiYe’deki illerin etkinliklerinin sosYoekonomik temel göstergelerle veri zarflama analizi kullanarak incelenmesi. Karabük Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(1), 30-48. google scholar
• CaLinski, T., & Harabasz, J. (1974). A dendrite method for cluster analYsis. Communications in Statistics-theory and Methods, 3(i), 1-27. google scholar
• Çelik, Ş. (2013). Kümeleme analizi ile sağlık göstergelerine göre türkiYe’deki illerin sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14(2), 175-194. google scholar
• ÇeLik, Ş. (2015). Çok boYutLu öLçekLeme anaLizi iLe haYvancıLık açısından TürkiYe’de iLLerin sınıflandırıLması. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 31(4), 159-167. google scholar
• Chairat, K., SantipoLvut, S., & Sukharomana, S. (2015). ProvinciaL cLustering in the South of ThaiLand: ConceptuaL and empiricaL. Regional Science Inquiry, 7(1), 55-67. google scholar
• Coşkun, E., Gündoğan, E., KaYa, M., & Alhajj, R. (2021). Veri madenciLiği YÖntemLeri kullanarak Yoğun bakım ünitesindeki hastaların sınıflandırması. Computer Science, (Special), 319-328. google scholar
• CzirâkY, D., Puljiz, J., Jurlin, K., Malekovic, S., & Polic, M. (2002). Covariance structure anaLYsis of regionaL deveLopment data: An appLication to municipaLitY deveLopment assessment. From Industry to Advanced Services: Perspectives of European Metropolitan Region. Dortmund: European Regional Science Association. google scholar
• Davies, D. L., & BouLdin, D. W. (1979). A cLuster separation measure. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, (2), 224-227. google scholar
• DoğruL, H. G., & Çelikkol, M. M. (2017). TürkİYe'de illerin kümeLeme analizi ile Yaratıcı sınıf ve ekonomik gelişmişlik göstergeLerine göre sınıflandırıLması. Third Sector Social Economic Review, 52(2), 90. google scholar
• DumaYas, A. (2023). The Structure and EvoLution of CitY SYstem in the PhiLippines. In Industrial Location and Vitalization of Regional Economy (pp. 137-163). Singapore: Springer Nature Singapore. google scholar
• Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., & StahL, D. (2011). CLuster AnaLYsis, 5th Edition. London: A John WiLeY & Sons, Ltd., PubLication. google scholar
• Filiz, Z. (2005). İllerin sosyoekonomik düzeYLerine göre grupLandırıLmasında farklı YakLaşımLar, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(1), 77-100. google scholar
• Han, J., Gao, M., & Sun, Y. (2020). Measurement of CitY CLusters’ Economic Growth Effects and AnaLYsis of the Influencing Factors. Chinese Journal of Urban and Environmental Studies, 8(01), 2050006. google scholar
• HoteLLing, H. (1933). AnaLYsis of a compLex of statisticaL variabLes into principaL components. Journal of educational psychology, 24(6), 417. google scholar
• JoLLiffe, I. T. (2002). PrincipaL component anaLYsis for speciaL tYpes of data (pp. 338-372). Springer New York. google scholar
• Kandemir, A. Ş. (2018). Bulanık KümeLeme Analizi ile TürkİYe’deki İllerin Konaklama İstatistiklerine Göre Sınıflandırılması. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 15(3), 657-668. google scholar
• Kansakar, A. R., & Gupta, R. (2023, ApriL). A surveY on cLassification of GeospatiaL CLustering. In 2023 International Conference on Computational Intelligence, Communication Technology and Networking (CICTN) (pp. 441-446). IEEE. google scholar
• Karadaş, K., & Erilli, N. A. (2023). Gri KümeLeme Analizi ile TürkİYe’deki Şehirlerin SosYoekonomik Verilere Göre Sınıflandırılması. istatistik Araştırma Dergisi, 13(2), 60-74. google scholar
• KarYpis, M. S. G., Kumar, V., & Steinbach, M. (2000, August). A comparison of document cLustering techniques. In TextMining Workshop at KDD2000 (2000). google scholar
• KaYgısız, Z., SaraçLı, S., & Dokuzlar, K. U. (2005). İllerin gelişmişlik düzeYİni etkileYen faktörlerin path analizi ve kümeLeme analizi ile inceLenmesi. VII. Ulusal Ekonometri ve istatistik Sempozyumu, 26, 27. google scholar
• Ketchen, D. J., & Shook, C. L. (1996). The appLication of cLuster anaLYsis in strategic management research: an anaLYsis and critique. Strategic management journal, 17(6), 441-458. google scholar
• Kılıç, İ., SaraçLı, S., & KoLukısaoğLu, S. (2011). Sosyo- Ekonomik Göstergeler Bakımından İllerin Bölgesel Bazda Benzerliklerinin Çok Değişkenli Analizler İle İncelenmesi. istatistikçiler Dergisi, 4, 57-68. google scholar
• KronthaLer, F. (2003). A StudY of The Competitiveness of Regions Based on A CLuster AnaLYsis: The ExampLe of East GermanY. University of Jyväskylä, 43rd European Congress of the Regional Science Association, Finland, 1-31. google scholar
• Krzanowski, W. J., & Lai, Y. T. (1988). A criterion for determining the number of groups in a data set using sum-of-squares clustering. Bio-metrics, 23-34. google scholar
• Li, J. M., Zhang, W. Z., Sun, T. S., & Zhang, A. P. (2014). Characteristics of clustering and economic performance of urban agglomerations in China. Acta geographica sinica, 69(4), 474-484. google scholar
• MacQueen, J. (1967, June). Some methods for classification and analYsis of multivariate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability (Vol. 1, No. 14, pp. 281-297). google scholar
• MeiLâ, M., & Heckerman, D. (1998, JuLy). An experimental comparison of several clustering and initiaLization methods. İn Proceedings of the Fourteenth Conference on UncertaintY in Artificial Intelligence, 386-395. google scholar
• Mohamed, E., & CeLik, T. (2022). EarLY detection of faiLures from vehicLe equipment data using K-means cLustering design. Computers and Electrical Engineering, 103, 108351. google scholar
• OECD. (2008). Joint Research Centre-European Commission. (2008). Handbook on constructing composite indicators: methodoLogY and user guide. OECD pubLishing. google scholar
• Özkubat, G., & SeLim, S. (2019). TürkİYe’de illerin sosYoekonomik gelişmişliği: Bir mekânsaL ekonometrik anaLiz. Alphanumeric journal, 7(2), 449-470. google scholar
• Özkubat, G., & SeLim, S. (2019). TürkİYe’de illerin sosYoekonomik gelişmişliği: Bir mekânsaL ekonometrik anaLiz. Alphanumeric journal, 7(2), 449-470. google scholar
• Pearson, K. (1901). Lİİİ. On Lines and pLanes of cLosest fit to sYstems of points in space. The London, Edinburgh, and Dublin philosophical magazine and journal of science, 2(11), 559-572. google scholar
• Risheh, A., TavakoLian, P., MeLinkov, A., & MandeLis, A. (2022). İnfrared computer vision in non-destructive imaging: Sharp deLineation of subsurface defect boundaries in enhanced truncated correLation photothermaL coherence tomographY images using K-means cLustering. NDT & E International, 125, 102568. google scholar
• Rousseeuw, P. J. (1987). SiLhouettes: a graphicaL aid to the interpretation and vaLidation of cLuster anaLYsis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65. google scholar
• SaveLeva, E. O. (2022). QuantifYing SpatiaL Structure of the Largest RegionaL Centers in Russia: GeneraL Patterns and TYpoLogicaL Features. Regional Research of Russia, 12(2), 227-240. google scholar
• Servi, T., & ErişoğLu, Ü. (2020). TürkİYe'deki şehirlerin sosYoekonomik gelişmişlik düzeYLerinin istatistiksel analizi. Al Farabi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 174-186. google scholar
• Soares, J. O., Marques, M. M. L., & Monteiro, C. M. F. (2003). A muLtivariate methodologY to uncover regionaL disparities: A contribution to improve European Union and governmentaL decisions. European Journal of Operational Research, 145(1), 121-135. google scholar
• Steinbach, M., KarYpis, G., & Kumar, V. (2000). A comparison of document cLustering techniques, TechnicaL Report, 1-22. google scholar
• SYakur, M. A., Khotimah, B. K., Rochman, E. M. S., & Satoto, B. D. (2018, ApriL). İntegration k-means cLustering method and eLbow method for identification of the best customer profiLe cLuster. İn IOP conference series: materials science and engineering (VoL. 336, p. 012017). İOP PubLishing. google scholar
• Taşçı, E., & Onan, A. (2016). K-en Yakın komşu algoritması parametrelerinin sınıflandırma performansı üzerine etkisinin incelenmesi. Akademik Bilişim, 1(1), 4-18. google scholar
• TatLıdiL, H. (1992). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Engin YaYınLarı. google scholar
• Tekin, B. (2015). TemeL sağLık göstergeLeri açısından TürkiYe’deki iLLerin grupLandırıLması: bir kümeLeme anaLizi uYguLaması. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 389-416. google scholar
• TrYon, R., & BaiLeY, D. E. (1939). CLuster AnaLYsis, Mc Graw-HiLL, New York. google scholar
• Tunç, T., EriLLi, A., Öner, Y., Yolcu, U. (2009). İllerin sosYoekonomik verilere daYanarak bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. Physical Sciences, 4(1), 1-11. google scholar
• Turgel, I. D., Bozhko, L. L., & PandzhİYeva, V. T. (2020). CLuster policies of Large cities in Russia and Kazakhstan. R-Economy. 2020. Vol. 6. Iss. 1, 6(1), 28-39. google scholar
• Xu, R., & Wunsch II, D. C. (2009). CLustering, A John WiLeY & Sons. Inc., Publication. google scholar

Atıflar