Basic HTML Version
En çok bilinen kümeleme yöntemlerinden biri olup hiyerarşik olmayan bir yapıya sahiptir (3). K-Ortalamalar yöntemi, bir X veri setine ait d adet
değişkeni ve N adet özellik vektörünü C adet kümeye ayırma ve sınıflandırma özelliğine sahiptir (4).
K-Ortalamalar yönteminin işlem adımları;
(i) Küme sayısının ve merkezlerinin başlangıç değerlerinin rastgele belirlenmesi,
(ii) Her bir değişken için belirlenen küme merkezlerinden olan mesafelerin hesaplanması,
(iii) Her bir değişkenin en yakın küme merkezine göre bir kümeye atanması,
(iv) Amaç fonksiyonunun en küçüklenmesi,
(v) Küme merkezlerinin yeniden hesaplanması ve yeni kümelerin belirlenmesi,
(vi) Küme üyeliklerinde herhangi bir değişim olmayana kadar analizin devam ettirilmesi şeklindedir (5).
Standart sapma elipsi verilerin mekansal dağılışını analiz etmekte kullanılan bir mekansal istatistik yöntemidir. Verilerin dağılışının belirli bir yönde
olup olmadığının belirlenmesinde kullanılır. Mekansal dağılışın yapısıyla ilgili sonuçlar üretirken dağılışın derecesini de ortaya koyar. Elipsin boyutu
ve şekli dağılışın derecesini verirken, eksen pozisyonları da verilerin mekan üzerindeki yönelim özelliklerini ortaya koymaktadır.
Mekansal veriler için standart sapma elipsinin tespitinde dört değer tespit edilir;
1.Ortalama merkez
2.Birincil eksen uzunluğu
3.İkincil eksen uzunluğu
4.Birincil eksen açısı
Şekil 2’de görüldüğü gibi birincil ve ikincil eksenler elipsin kısa ve uzun yarıçaplarını belirtir. Standart sapma elipsi, verilerin mekanda normal dağılım
gösterdiği varsayıldığında, mekansal verilerin yaklaşık %69’unu kapsar. Bu açıdan mekansal verilerin dağılışının tespitinde son derece güçlü bir
yöntemdir (6).
Şekil 2. Standart Sapma Elipsi Bileşenleri
(4) Birincil eksen açısı
(2) Birincil eksen
(3) İkincil eksen
(1) Ortalama merkez
K-Ortalamalar Yöntemi
Standart Sapma Elipsi
5
TR72 BÖLGESİ ALT BÖLGE ÇALIŞMASI