Clustering of Black Sea Region Stations Using K-Means, Fuzzy C-Means and Silhouette Index Analysis Methods

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKir, Gürkan
dc.contributor.authorKeskin, Asli Ülke
dc.contributor.authorZeybekoglu, Utku
dc.date.accessioned2025-03-23T18:54:56Z
dc.date.available2025-03-23T18:54:56Z
dc.date.issued2023
dc.departmentSinop Üniversitesi
dc.description.abstractIn recent years, there has been a noticeable increase in the number of disasters caused by the effects of global climate change. In this context, various studies are carried out in our country and in the world in order to reduce the effects of climate change. The classification of regions affected by climate change into similar classes in terms of climate parameters is important in terms of applying similar methods in studies to be carried out in these regions. Thus, a correct strategy will be determined in the studies to be carried out in order to reduce the effects of climate change. Within the scope of the study, annual temperature records of 31 stations in the Black Sea Region belonging to the Turkish State Meteorological Service for the period 1982-2020 were evaluated. Cluster analysis was carried out using the Fuzzy C-Means and K-Means methods. As a result of the study, the optimum number of clusters was determined by Silhouette index analysis. The most suitable classification for the temperature observations was obtained by the K-Means method by choosing the number of clusters as 5.
dc.description.abstractSon yillarda küresel iklim degisikligi etkilerinden kaynaklanan afet sayilarinda hissedilebilir bir artis görülmektedir. Bu kapsamda iklim degisikligi etkilerini azaltmak amaciyla ülkemizde ve dünyada çesitli çalismalar yapilmaktadir. Iklim degisikliginden etkilenen bölgelerin iklim parametreleri bakimindan benzer siniflara ayrilmasi bu bölgelerde yapilacak olan çalismalarda benzer yöntemlerin uygulanmasi açisindan önemlidir. Böylece iklim degisikliginin etkilerini azaltmak amaciyla yapilacak olan çalismalarda dogru bir stratejinin belirlenmesi saglanacaktir. Çalisma kapsaminda Meteoroloji Genel Müdürlügüne ait Karadeniz Bölgesinde yer alan 31 istasyonun 1982-2020 periyoduna ait yillik sicaklik kayitlari degerlendirilmistir. Bulanik C-Ortalamalar ve K-Ortalamalar yöntemleri kullanilarak kümeleme analiz çalismasi gerçeklestirilmistir. Çalisma sonucunda optimum küme sayisi Siluet indeks analizi ile tespit edilmistir. Sicaklik gözlemler için en uygun siniflandirma, küme sayisi 5 seçilerek K-Ortalamalar yöntemi ile elde edilmistir.
dc.identifier.doi10.32569/resilience.1336940
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.32569/resilience.1336940
dc.identifier.endpage337
dc.identifier.issn2602-4667
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage325
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11486/2367
dc.identifier.volume7
dc.language.isotr
dc.publisherEskisehir Teknik Üniversitesi
dc.relation.ispartofResilience
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250323
dc.subjectClustering Analyses
dc.subjectTemperature
dc.subjectSilhouette Analysis
dc.subjectDisaster
dc.subjectGlobal Climate Change
dc.titleClustering of Black Sea Region Stations Using K-Means, Fuzzy C-Means and Silhouette Index Analysis Methods
dc.title.alternativeKaradeniz Bölgesi Istasyonlarinin K-Ortalamalar, Bulanik C-Ortalamalar ve Siluet Indeks Analizi Yöntemleri Kullanilarak Kümelenmesi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Öksüz Yayınları