Bu çalışmada bulanık mantık ve Yapay Sinir Ağlarını (YSA) bir arada kullanan bir bulanık-YSA metodu oluşturulmuştur. Bu metodun amacı çok boyutlu veri uzayında ‘belirgin’ bir şekilde lineer olarak birbirinden ayrılmış kümeler elde etmektir. ‘Belirgin’ kümeleri elde etmek için, bulanık c-ortalamalar metodu ile hesaplanan küme merkezleri koordinatları, YSA metotlarının girdisini oluşturmuştur. Geleneksel küme analizi ve YSA metotlarının aksine giriş verisi bulanık küme merkezleri koordinatlarına göre türetilmiştir. Bulanık-YSA metodunda en iyi sonucu elde etmek için, İleri Beslemeli Geri Yayılımlı Ağ (İBGYSA), Genelleştirilmiş Regresyon Ağı (GRYSA) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) olmak üzere üç farklı YSA metodu kullanılmıştır. Bulanık-YSA metodu, literatürde küme analizi metotlarının performansının test edilmesi için sıkça kullanılan iris verisi üzerinde denenmiş ve % 94’lük bir performans göstererek küme analizi problemlerinde kullanılabileceği gösterilmiştir. Bulanık-YSA modeli, bulanık c-ortalamalar metodu ve YSA tabanlı olduğundan, sonuçları bulanık c-ortalamalar metodu ve YSA’nın küme analizinde kullanılan türü Kohonen YSA (KYSA) ile karşılaştırdığımızda, bulanık-YSA modeli hem bulanık c- ortalamalar metodu (% 90) hem de KYSA’dan (% 88.67) daha iyi sonuç vermiştir. Bulanık-YSA metodu, Türkiye iklim bölgelerinin belirlenmesi için korelasyonlardan oluşan matrisin kullanıldığı küme analizlerinde, Ward metodu ve KYSA metoduna göre daha başarılı bulunmuştur. Yağış rejimi bölgelerinin belirlendiği küme analizlerinde ise Ward metodu bulanık-YSA metoduna göre daha iyi sonuç vermiştir.

Anahtar Kelimeler: Bulanık-YSA metodu, küme analizi, iris verisi, iklim bölgeleri.