Clustering of Countries According to Tourism Potentials Using K-Means Method
نویسندگان
چکیده
Turizm sektörü, ülkeler için ekonomik olarak ciddi bir önem arz etmektedir. Koronavirüs pandemisinden sonra seyahat ve turizm sektörünün büyüklüğü yaklaşık %50 azalarak 4,671 Trilyon $’a gerilemiştir. Uçuş sokağa çıkma kısıtlamalarının kaldırılmasıyla birlikte, ilgili sektörün büyüklüğünün yakın zamanda tekrar pandemi öncesini yakalayacağı tahmin edilmektedir. Bu bağlamda ülkeler, pandeminin bıraktığı hasarı azaltmak büyümelerini devam ettirebilmek sektöründen daha fazla pay almak istemektedirler. sektöründe farklı stratejiler mevcuttur ziyaretçi çekebilmek politikalar izlemektedir. Mevcut çalışmanın amacı birbirine benzer ülkelerin, kümeleme analizi ile tespit edilmesidir. ilk GAP istatistiği kullanılarak küme sayısı 4 belirlenmiştir. Küme sayısının belirlenmesinden ise k-ortalamalar yöntemi gerçekleştirilmiştir. Kümeleme analizinden her ortalama endeks skoru hesaplanmış kümeler hesaplanan bu skora göre sıralanmış kıyaslanmıştır.
منابع مشابه
Hedge Fund Classification using K-means Clustering Method
Hedge fund databases vary as to the type of funds to include and in their classification scheme. Investment strategy and/or investment style are the basis for classification. Considerable variation is observed in the definitions, return calculation methodologies, and assumptions. There exists a myriad of classifications, some overlapping and some mutually exclusive. There is a need for an ‘alte...
متن کاملHartigan's Method: k-means Clustering without Voronoi
Hartigan’s method for k-means clustering is the following greedy heuristic: select a point, and optimally reassign it. This paper develops two other formulations of the heuristic, one leading to a number of consistency properties, the other showing that the data partition is always quite separated from the induced Voronoi partition. A characterization of the volume of this separation is provide...
متن کاملPersistent K-Means: Stable Data Clustering Algorithm Based on K-Means Algorithm
Identifying clusters or clustering is an important aspect of data analysis. It is the task of grouping a set of objects in such a way those objects in the same group/cluster are more similar in some sense or another. It is a main task of exploratory data mining, and a common technique for statistical data analysis This paper proposed an improved version of K-Means algorithm, namely Persistent K...
متن کاملPartitional Clustering of Malware Using K-Means
This paper describes a novel method aiming to cluster datasets containing malware behavioural data. Our method transform the data into an standardised data matrix that can be used in any clustering algorithm, finds the number of clusters in the data set and includes an optional visualization step for high-dimensional data using principal component analysis. Our clustering method deals well with...
متن کاملTraffic Anomaly Detection Using K-Means Clustering
Data mining techniques make it possible to search large amounts of data for characteristic rules and patterns. If applied to network monitoring data recorded on a host or in a network, they can be used to detect intrusions, attacks and/or anomalies. This paper gives an introduction to Network Data Mining, i.e. the application of data mining methods to packet and flow data captured in a network,...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: MANAS Sosyal Ara?t?rmalar Dergisi
سال: 2023
ISSN: ['1694-7215']
DOI: https://doi.org/10.33206/mjss.1082471