Kır-kent ikileminde yeni arayışlar: K-means algoritması ile yerleşim birimlerinin kümelendirilmesi

Emine Baydan; Sevinç Bahar Yenigül; Zeynep Aslı Gürel

Article Details

Kır-kent ikileminde yeni arayışlar: K-means algoritması ile yerleşim birimlerinin kümelendirilmesi

Authors:

Emine Baydan | Sevinç Bahar Yenigül | Zeynep Aslı Gürel

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Yarı ve Denetimsiz Öğrenme

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.40 Issue 3, pp.1467-1478

Document Type:

Article

Publication Date:

8/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001345006

pISSN:

1300-1884

Keywords:

Abstract:

 Bu çalışma, Ankara ili yerleşim birimlerini mahalle kır-kent ikilemi çerçevesinde analiz ederek, tanımlamayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda K-means algoritması kullanılarak yerleşim birimleri kümeleme işlemine tabi tutulmuştur. Çalışmada TÜİK Türkiye İstatistik Kurumu ve belediye meclis kararları ile ortaya konan iki farklı sınıflandırma yöntemi ile K-means algoritması kullanılarak elde edilen model karşılaştırılmıştır. K-means algoritması ile geliştirilen yapay zekâ modeline göre Ankara ili yerleşim birimlerinin 9u yoğun kır nitelikli küme-2, 11i yoğun kent nitelikli küme-3, 38i kırsal etkileşimli kentsel nitelikli küme-0 ve 42si kentsel etkileşimli kırsal nitelikli küme-1 yerleşim birimleri olarak kümelenmiştir. Sonuçlar, K-means algoritmasının planlama süreçlerinde çeşitli stratejilerin ve politikaların etkilerini değerlendirmek için kullanışlı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu modelin belirli parametrelere bağımlılığı ve kısıtlılıkları göz önünde bulundurulmalıdır. Çalışmanın kentsel ve kırsal alanlar arasındaki ayrımın daha ayrıntılı bir perspektiften ele alındığı ve bölgesel planlama, kaynak yönetimi ve kamu hizmeti sunumu gibi konularda yeni bir anlayış sağlayabileceği öngörülmektedir.

 Bu çalışma, Ankara ili yerleşim birimlerini mahalle kır-kent ikilemi çerçevesinde analiz ederek, tanımlamayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda K-means algoritması kullanılarak yerleşim birimleri kümeleme işlemine tabi tutulmuştur. Çalışmada TÜİK Türkiye İstatistik Kurumu ve belediye meclis kararları ile ortaya konan iki farklı sınıflandırma yöntemi ile K-means algoritması kullanılarak elde edilen model karşılaştırılmıştır. K-means algoritması ile geliştirilen yapay zekâ modeline göre Ankara ili yerleşim birimlerinin 9u yoğun kır nitelikli küme-2, 11i yoğun kent nitelikli küme-3, 38i kırsal etkileşimli kentsel nitelikli küme-0 ve 42si kentsel etkileşimli kırsal nitelikli küme-1 yerleşim birimleri olarak kümelenmiştir. Sonuçlar, K-means algoritmasının planlama süreçlerinde çeşitli stratejilerin ve politikaların etkilerini değerlendirmek için kullanışlı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu modelin belirli parametrelere bağımlılığı ve kısıtlılıkları göz önünde bulundurulmalıdır. Çalışmanın kentsel ve kırsal alanlar arasındaki ayrımın daha ayrıntılı bir perspektiften ele alındığı ve bölgesel planlama, kaynak yönetimi ve kamu hizmeti sunumu gibi konularda yeni bir anlayış sağlayabileceği öngörülmektedir.

 Bu çalışma, Ankara ili yerleşim birimlerini mahalle kır-kent ikilemi çerçevesinde analiz ederek, tanımlamayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda K-means algoritması kullanılarak yerleşim birimleri kümeleme işlemine tabi tutulmuştur. Çalışmada TÜİK Türkiye İstatistik Kurumu ve belediye meclis kararları ile ortaya konan iki farklı sınıflandırma yöntemi ile K-means algoritması kullanılarak elde edilen model karşılaştırılmıştır. K-means algoritması ile geliştirilen yapay zekâ modeline göre Ankara ili yerleşim birimlerinin 9u yoğun kır nitelikli küme-2, 11i yoğun kent nitelikli küme-3, 38i kırsal etkileşimli kentsel nitelikli küme-0 ve 42si kentsel etkileşimli kırsal nitelikli küme-1 yerleşim birimleri olarak kümelenmiştir. Sonuçlar, K-means algoritmasının planlama süreçlerinde çeşitli stratejilerin ve politikaların etkilerini değerlendirmek için kullanışlı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu modelin belirli parametrelere bağımlılığı ve kısıtlılıkları göz önünde bulundurulmalıdır. Çalışmanın kentsel ve kırsal alanlar arasındaki ayrımın daha ayrıntılı bir perspektiften ele alındığı ve bölgesel planlama, kaynak yönetimi ve kamu hizmeti sunumu gibi konularda yeni bir anlayış sağlayabileceği öngörülmektedir.

 Bu çalışma, Ankara ili yerleşim birimlerini mahalle kır-kent ikilemi çerçevesinde analiz ederek, tanımlamayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda K-means algoritması kullanılarak yerleşim birimleri kümeleme işlemine tabi tutulmuştur. Çalışmada TÜİK Türkiye İstatistik Kurumu ve belediye meclis kararları ile ortaya konan iki farklı sınıflandırma yöntemi ile K-means algoritması kullanılarak elde edilen model karşılaştırılmıştır. K-means algoritması ile geliştirilen yapay zekâ modeline göre Ankara ili yerleşim birimlerinin 9u yoğun kır nitelikli küme-2, 11i yoğun kent nitelikli küme-3, 38i kırsal etkileşimli kentsel nitelikli küme-0 ve 42si kentsel etkileşimli kırsal nitelikli küme-1 yerleşim birimleri olarak kümelenmiştir. Sonuçlar, K-means algoritmasının planlama süreçlerinde çeşitli stratejilerin ve politikaların etkilerini değerlendirmek için kullanışlı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu modelin belirli parametrelere bağımlılığı ve kısıtlılıkları göz önünde bulundurulmalıdır. Çalışmanın kentsel ve kırsal alanlar arasındaki ayrımın daha ayrıntılı bir perspektiften ele alındığı ve bölgesel planlama, kaynak yönetimi ve kamu hizmeti sunumu gibi konularda yeni bir anlayış sağlayabileceği öngörülmektedir.

Article Details

Kır-kent ikileminde yeni arayışlar: K-means algoritması ile yerleşim birimlerinin kümelendirilmesi

Authors:

Emine Baydan | Sevinç Bahar Yenigül | Zeynep Aslı Gürel

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Yarı ve Denetimsiz Öğrenme

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.40 Issue 3, pp.1467-1478

Document Type:

Article

Publication Date:

8/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001345006

pISSN:

1300-1884

K-means

makine öğrenmesi

kümeleme

kır-kent ayrımı

yapay zekâ

Issues

Article Details

Kır-kent ikileminde yeni arayışlar: K-means algoritması ile yerleşim birimlerinin kümelendirilmesi

Authors: Emine Baydan | Sevinç Bahar Yenigül | Zeynep Aslı Gürel

Publisher: Gazi University

Main Topics: Yarı ve Denetimsiz Öğrenme

Journal: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.40 Issue 3, pp.1467-1478

Document Type: Article

Publication Date: 8/2025

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2001345006

pISSN: 1300-1884

K-means

makine öğrenmesi

kümeleme

kır-kent ayrımı

yapay zekâ

Issues

Authors:

Emine Baydan | Sevinç Bahar Yenigül | Zeynep Aslı Gürel

Publisher:

Gazi University

Main Topics:

Yarı ve Denetimsiz Öğrenme

Journal:

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Vol.40 Issue 3, pp.1467-1478

Document Type:

Article

Publication Date:

8/2025

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2001345006

pISSN:

1300-1884